Qu’est-ce que l’IA générative ?
L’intelligence artificielle générative (IA générative) est un type d’IA capable de créer de nouveaux contenus et idées, notamment des conversations, des histoires, des images, des vidéos et de la musique. Elle peut apprendre le langage humain, les langages de programmation, l'art, la chimie, la biologie ou tout autre sujet complexe. Elle réutilise ce qu’elle sait pour résoudre de nouveaux problèmes.
Par exemple, elle peut apprendre le vocabulaire anglais et créer un poème à partir des mots qu'elle traite.
Votre entreprise peut utiliser l’IA générative à diverses fins, telles que les chatbots, la création multimédia, le développement et la conception de produits.
Exemples d’IA générative
L’IA générative offre de nombreux cas d’utilisation dans tous les secteurs
Services financiers
Les sociétés de services financiers exploitent la puissance des outils d’IA générative pour mieux servir leurs clients tout en réduisant les coûts :
- les institutions financières utilisent des chatbots pour générer des recommandations de produits et répondre aux demandes des clients, améliorant ainsi le service client global.
- Les établissements de crédit accélèrent l’approbation des prêts pour les marchés financièrement mal desservis, en particulier dans les pays en développement.
- Les banques détectent rapidement les fraudes liées aux réclamations, aux cartes de crédit et aux prêts.
- Les entreprises d’investissement exploitent l’IA générative pour fournir des conseils financiers sûrs et personnalisés à leurs clients à faible coût.
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Santé et sciences de la vie
Un des cas d’utilisation les plus prometteurs de l’IA générative est l’accélération de la découverte et de la recherche de médicaments. L’IA générative peut créer de nouvelles séquences protéiques dotées de propriétés spécifiques pour la conception d’anticorps, d’enzymes et de vaccins, ainsi que pour la thérapie génique.
Les entreprises du secteur de la santé et des sciences de la vie utilisent des outils d’IA générative pour concevoir des séquences géniques synthétiques destinées à des applications en biologie synthétique et en ingénierie métabolique, telles que la création de nouvelles voies biosynthétique ou l'optimisation de l'expression génique à des fins de biofabrication.
Les outils d’IA générative créent également des données synthétiques sur les patients et les soins de santé. Ces données peuvent être utiles pour entraîner des modèles d'IA, simuler des essais cliniques ou étudier des maladies rares sans avoir accès à de grands jeux de données réelles.
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Industrie et construction automobile
Les constructeurs automobiles utilisent la technologie d’IA générative pour une multitude de cas d’utilisation, de l’ingénierie aux expériences embarquées en passant par le service client. Par exemple, ils optimisent la conception des pièces mécaniques afin de réduire la pénétration dans l’air dans la conception des véhicules ou adapter la conception des assistants personnels.
Les constructeurs automobiles utilisent des outils d’IA générative pour offrir un meilleur service client en fournissant des réponses rapides aux questions les plus courantes des clients. L’IA générative crée de nouvelles conceptions de matériaux, puces et pièces pour optimiser les processus de fabrication et réduire les coûts.
Un autre cas d’utilisation de l’IA générative est la synthèse de données pour tester des applications. en particulier pour des données qui ne sont pas souvent incluses dans les jeux de données de test (comme les défauts ou les cas périphériques).
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Télécommunications
Les cas d’utilisation de l’IA générative dans les télécommunications visent à réinventer l’expérience client définie par les interactions cumulées des abonnés sur tous les points de contact du parcours client.
Par exemple, les organismes de télécommunications appliquent l’IA générative pour améliorer le service client grâce à des agents conversationnels en temps réel. Ils réinventent ainsi les relations avec les clients grâce à des assistants commerciaux hyperpersonnalisés. Ils optimisent également les performances du réseau en analysant les données du réseau pour recommander des solutions.
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Multimédia et divertissement
Qu’il s’agisse d’animations, de scripts ou de longs métrages, les modèles d’IA générative produisent du contenu novateur à une fraction du coût et du temps habituellement nécessaires.
Parmi les autres cas d’utilisation de l’IA générative dans le secteur, citons :
- les artistes peuvent compléter et améliorer leurs albums avec de la musique générée par l’IA afin de créer de nouvelles expériences.
- Les entreprises de médias utilisent l’IA générative pour améliorer l’expérience de leur public en proposant du contenu et des publicités personnalisés afin d’augmenter leurs revenus.
- Les sociétés de jeux utilisent l’IA générative pour créer de nouveaux jeux et permettre aux joueurs de créer des avatars.
Avantages de l’IA générative
Selon Goldman Sachs, l’IA générative pourrait entraîner une augmentation de 7 % (soit près de 7 000 milliards USD) du PIB mondial et augmenter la croissance de la productivité de 1,5 point de pourcentage sur une période de 10 ans. Nous allons maintenant voir les autres avantages de l'IA générative.
Comment a évolué la technologie d'IA générative ?
Les modèles génératifs primitifs sont utilisés depuis plusieurs décennies dans les statistiques pour faciliter l'analyse numérique des données. Les réseaux neuronaux et le deep learning sont les précurseurs récents de l'IA générative moderne. Les autoencodeurs variationnels (VAE), développés en 2013, ont été les premiers modèles génératifs de deep learning capables de générer des images et des discours réalistes.
VAE
Les VAE (encodeurs automatiques variationnels) ont été les premiers à créer de nouvelles variantes de plusieurs types de données. Cela a conduit à l'émergence rapide d'autres modèles d'IA générative tels que les réseaux antagonistes génératifs et les modèles de diffusion. Ces innovations visaient à générer des données qui ressemblaient de plus en plus à des données réelles, bien qu’elles aient été créées artificiellement.
Transformateurs
En 2017, un nouveau tournant dans la recherche sur l'IA s'est produit avec l'introduction des transformateurs. Les transformateurs ont parfaitement intégré l'architecture encodeur-décodeur grâce à un mécanisme d'attention. Ils ont rationalisé le processus d'entraînement des modèles de langage avec une efficacité et une polyvalence exceptionnelles. Des modèles remarquables tels que GPT se sont imposés comme des modèles incontournables capables de se pré-entraîner sur de vastes corpus de texte brut et de les affiner pour des tâches variées.
Les transformateurs ont repoussé les limites du traitement du langage naturel. Ils ont renforcé les capacités génératives pour des tâches allant de la traduction et de la synthèse à la réponse aux questions.
L’avenir
De nombreux modèles d'IA générative continuent de progresser de manière significative et ont maintenant des applications intersectorielles. Les innovations récentes visent à affiner les modèles afin qu'ils puissent utiliser des données propriétaires. Les chercheurs souhaitent également créer du texte, des images, des vidéos et des discours de plus en plus humains.
Comment fonctionne l'IA générative ?
Comme toutes les intelligences artificielles, l’IA générative fonctionne en utilisant des modèles de machine learning, de très grands modèles pré-entraînés sur de vastes quantités de données.
Modèles de fondation
Les modèles de fondation (FM) sont des modèles de ML entraînés sur un large éventail de données généralisées et non étiquetées. Ils sont capables d’effectuer une grande variété de tâches générales.
Les FM sont le résultat des dernières avancées d'une technologie qui évolue depuis des décennies. En général, un FM utilise des modèles et des relations appris pour prédire le prochain élément d'une séquence.
Par exemple, lors de la génération d'images, le modèle analyse l'image et crée une version plus nette et plus clairement définie de l'image. De même, dans le cas du texte, le modèle prédit le mot suivant dans une chaîne de texte en fonction des mots précédents et de leur contexte. Il sélectionne ensuite le mot suivant à l'aide de techniques de distribution de probabilité.
Grands modèles de langage
Les grands modèles de langage (LLM) sont une classe de FM. Par exemple, les modèles transformeurs génératifs pré-entraînés (GPT) d'OpenAI sont des LLM. Les LLM sont spécifiquement axés sur les tâches basées sur le langage, telles que le résumé, la génération de texte, la classification, la conversation ouverte et l'extraction d'informations.
Ce qui rend les LLM spéciaux, c'est leur capacité à effectuer de multiples tâches. Ils peuvent le faire car ils contiennent de nombreux paramètres qui les rendent capables d'apprendre des concepts avancés.
Un LLM comme GPT-3 peut prendre en compte des milliards de paramètres et générer du contenu à partir de très peu d'entrées. Grâce à leur exposition, avant l'entraînement, à des données à l'échelle de l'Internet sous toutes leurs formes et dans une myriade de modèles, les LLM apprennent à appliquer leurs connaissances dans un large éventail de contextes.
Fonctionnement des modèles d'IA générative
Les modèles de machine learning traditionnels étaient discriminants ou centrés sur la classification des points de données. Ils tentent de déterminer la relation entre les facteurs connus et inconnus. Par exemple, ils examinent des images (des données connues telles que la disposition des pixels, les lignes, les couleurs et les formes) et les mappent avec des mots, le facteur inconnu. Mathématiquement parlant, ces modèles identifient des équations qui peuvent mapper numériquement des facteurs inconnus et connus sous forme de variables x et y. Les modèles génératifs vont un peu plus loin. Au lieu de prédire une étiquette en fonction de fonctionnalités, ils essaient de prédire les caractéristiques associées à une étiquette donnée. Mathématiquement parlant, la modélisation générative calcule la probabilité que x et y apparaissent ensemble. Elle apprend la distribution des différentes fonctionnalités des données et leurs relations. Par exemple, les modèles génératifs analysent des images d'animaux pour enregistrer des variables telles que différentes formes d'oreilles, d'yeux, de queue et de peau. Ils apprennent leurs fonctionnalités et leurs relations pour comprendre à quoi ressemblent les différents animaux en général. Ils peuvent ensuite reconstituer des images d'animaux qui ne figuraient pas dans le jeu de données d'entraînement. Nous allons maintenant nous pencher sur les principales catégories de modèles d'IA générative.
Modèles de diffusion
Les modèles de diffusion créent des données en apportant de manière itérative des modifications aléatoires contrôlées à un échantillon de données initial. Ils commencent par ajouter des modifications subtiles (bruit) et progressives aux données d'origine. Ce bruit est soigneusement contrôlé pour garantir que les données générées restent cohérentes et réalistes.
Après avoir ajouté du bruit sur plusieurs itérations, le modèle de diffusion répète le processus dans le sens inverse. Le débruitage inversé supprime progressivement le bruit pour produire un nouvel échantillon de données qui ressemble à l'original.
Réseaux antagonistes génératifs
Le réseau antagoniste génératif (GAN) est un autre modèle d’IA générative qui s’appuie sur le concept du modèle de diffusion.
Les GAN fonctionnent en entraînant deux réseaux neuronaux de manière compétitive. Le premier réseau, appelé générateur, génère de faux échantillons de données en ajoutant du bruit aléatoire. Le second réseau, appelé discriminateur, essaie de faire la distinction entre les données réelles et les fausses données produites par le générateur.
Pendant l'entraînement, le générateur améliore continuellement sa capacité à créer des données réalistes, tandis que le discriminateur sait de mieux en mieux distinguer le vrai du faux. Ce processus contradictoire se poursuit jusqu'à ce que le générateur produise des données si convaincantes que le discriminateur ne peut pas les différencier des données réelles.
Les GAN sont largement utilisés pour la génération d'images réalistes, le transfert de style et les tâches d'augmentation des données.
Autoencodeurs variationnels
Les autoencodeurs variationnels (VAE) apprennent une représentation compacte des données appelée espace latent. L'espace latent est une représentation mathématique des données. Vous pouvez le voir comme un code unique représentant les données en fonction de tous leurs attributs. Par exemple, si vous étudiez des visages, l'espace latent contient des nombres représentant la forme des yeux, du nez, des pommettes et des oreilles.
Les VAE utilisent deux réseaux neuronaux : l’encodeur et le décodeur. Le codeur mappe les données d'entrée selon une moyenne et une variance pour chaque dimension de l'espace latent. Il génère un échantillon aléatoire à partir d'une distribution gaussienne (normale). Cet échantillon est un point dans l'espace latent et représente une version compressée et simplifiée des données d'entrée.
Le décodeur extrait ce point échantillonné de l'espace latent et le reconstruit en données qui ressemblent à l'entrée d'origine. Les fonctions mathématiques sont utilisées pour mesurer à quel point les données reconstruites correspondent aux données d'origine.
Modèles basés sur des transformateurs
Les modèles d'IA générative basés sur des transformateurs s'appuient sur les concepts d'encodeur et de décodeur des VAE. Les modèles basés sur des transformateurs ajoutent des couches supplémentaires à l'encodeur afin d'améliorer les performances des tâches basées sur du texte telles que la compréhension, la traduction et l'écriture créative.
Les modèles basés sur des transformateurs utilisent un mécanisme d'auto-attention. Ils évaluent l'importance des différentes parties d'une séquence d'entrée lors du traitement de chaque élément de la séquence.
Une autre fonctionnalité clé est que ces modèles d’IA implémentent des intégrations contextuelles. Le codage d'un élément de séquence dépend non seulement de l'élément lui-même, mais également de son contexte dans la séquence.
Fonctionnement des modèles basés sur des transformeurs
Pour comprendre le fonctionnement des modèles basés sur des transformeurs, imaginez une phrase sous la forme d’une séquence de mots.
L'auto-attention aide le modèle à se concentrer sur les mots pertinents lorsqu'il traite chaque mot. Pour capturer différents types de relations entre les mots, les modèles génératifs basés sur des transformeurs utilisent plusieurs couches d’encodeur appelées têtes d’attention. Chaque tête apprend à se concentrer sur différentes parties de la séquence d’entrée, ce qui permet au modèle de prendre en compte simultanément divers aspects des données.
Chaque couche affine également les intégrations contextuelles, les rendant plus informatives et capturant tout, de la syntaxe grammaticale aux significations sémantiques complexes.
Formation en IA générative pour débutants
La formation en IA générative commence par la compréhension des concepts fondamentaux du machine learning. Les apprenants doivent également explorer les réseaux neuronaux et l’architecture de l’IA. Une expérience pratique des bibliothèques Python, comme TensorFlow ou PyTorch, est essentielle pour implémenter et expérimenter différents modèles. Vous devez également acquérir des compétences en matière d’évaluation de modèles, d’ajustement et d’ingénierie de requête.
Un diplôme en intelligence artificielle ou en machine learning permet une formation approfondie. Envisagez de suivre des programmes de courte durée et des certifications en ligne pour votre développement professionnel. La formation en IA générative sur AWS inclut des certifications délivrées par des experts AWS sur des sujets tels que :
- Introduction à l’IA générative
- IA générative pour les dirigeants
- Les bases de l’IA générative pour les entreprises
Quelles sont les limites de l’IA générative ?
Malgré leurs avancées, les systèmes d’IA générative peuvent parfois produire des informations inexactes ou trompeuses. Ils s’appuient sur des modèles et des données sur lesquels ils ont été formés et peuvent refléter des biais ou des inexactitudes inhérents à ces données. Les autres préoccupations liées aux données d’entraînement incluent
Sécurité
Des problèmes de confidentialité et de sécurité des données se posent si des données propriétaires sont utilisées pour personnaliser des modèles d’IA générative. Des efforts doivent être déployés pour garantir que les outils d’IA générative génèrent des réponses qui limitent l’accès non autorisé à des données propriétaires. Des problèmes de sécurité se posent également en cas de manque de responsabilité et de transparence dans la manière dont les modèles d’IA prennent des décisions.
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Créativité
Bien que l’IA générative puisse produire du contenu créatif, elle manque souvent de véritable originalité. La créativité de l’IA est limitée par les données sur lesquelles elle a été entraînée, ce qui donne lieu à des résultats qui peuvent sembler répétitifs ou dérivés. La créativité humaine, qui implique une compréhension plus approfondie et une résonance émotionnelle, reste difficile à reproduire pleinement pour l’IA.
Coût
L’entraînement et l’exécution de modèles d’IA générative nécessitent des ressources de calcul importantes. Les modèles d’IA générative basés sur le cloud sont plus accessibles et plus abordables que la création de nouveaux modèles à partir de zéro.
Explicabilité
En raison de leur nature complexe et opaque, les modèles d’IA générative sont souvent considérés comme des boîtes noires. Il est difficile de comprendre comment ces modèles aboutissent à des résultats spécifiques. Il est essentiel d’améliorer l’interprétabilité et la transparence pour renforcer la confiance et l’adoption.
Quelles sont les bonnes pratiques en matière d'adoption de l'IA générative ?
Si votre entreprise souhaite implémenter des solutions d'IA générative, tenez compte des bonnes pratiques suivantes pour appuyer les efforts mis en œuvre.
Comment AWS peut-il aider l'IA générative ?
Amazon Web Services (AWS) facilite la création et la mise à l'échelle d'applications d'IA générative pour vos données, vos cas d'utilisation et vos clients. Avec l’IA générative sur AWS, vous bénéficiez d’une sécurité et d’une confidentialité de niveau professionnel, d’un accès à des modèles de fondation de pointe, d’applications alimentées par l’IA générative et d’une approche axée sur les données.