Le Chat Mistral, un chatbot multilingue, est une illustration de l'engagement de Mistral AI envers l'open source, offrant un accès libre et sans restrictions à son modèle de langage. Il promet d'être un outil puissant pour diverses applications, alliant technologie de pointe et facilité d'utilisation. Ce qui est fascinant dans l'histoire de Mistral, c'est que cette société n'existait pas... il y a moins d'1 an. Elle incarne, avec ses produits, le rythme fou de la course à l'IA générative ou à l'IA tout court. S'il est difficile de suivre le rythme actuel des avancées de l'IA, de l'aveu des Data Scientists les plus chevronnés, quid des profanes ? Comment définir l'IA générative ? On entend beaucoup de choses à son sujet - des comparaisons entre IA et IA générative qui n'ont pas lieu d'être par exemple. Comment s'y retrouver dans la masse d'information et de désinformation sur l'IA ?
Parfois, il faut revenir aux choses simples. Basiques. Aussi, nous vous proposons dans cet article une présentation la plus simple possible - quoique complète - de l'IA générative. De ses avancées récentes, jusqu'à son lien avec le Machine Learning, cette lecture vous permettra d'y voir plus clair.
Si nous devions définir l'IA générative de manière simple et complète, nous dirions qu'elle correspond à un modèle capable d'apprendre à partir de données existantes et de générer de nouvelles données complexes. Et que ces données complexes donnent l'illusion d'avoir été produites par un humain. Autrement appelée Gen-AI, elle peut produire du contenu réaliste à grande échelle sans dupliquer les données originales.
Dans cet article, nous abordons les récentes avancées de la Gen-AI et son lien avec le Machine Learning, pour vous offir une meilleure compréhension de ses principes. Nous discutons également des autres avantages et applications pratiques de l'IA générative dans la vie courante. Alors, vous êtes prêts ? On y va.
Qu'est-ce que l'IA générative ?
L'IA générative désigne un type d'intelligence artificielle capable de créer de nouveaux contenus. Elle utilise des modèles d'apprentissage automatique pour analyser de grandes quantités de données, en tire des enseignements, puis crée ses propres données nouvelles qui ressemblent à l'original. Par exemple, après avoir examiné de nombreuses images pour apprendre, une IA générative peut créer de nouvelles images qui semblent réelles à partir d'un texte mais qui sont en réalité créées par l'IA. C'est ce que fait par exemple DALL-E, qui est un réseau de neurones entraîné par OpenAI.
Plus récemment, Open AI a encore fait du bruit en annonçant la sortie de Sora, un modèle développée pour comprendre et simuler le monde physique en mouvement. Sora peut générer des vidéos jusqu'à une minute de long tout en maintenant la qualité visuelle et en adhérant à la demande de l'utilisateur.
Les modèles d'IA générative, comme les grands modèles de langage (LLMs), sont entraînés avec beaucoup de texte (par exemple, tout le contenu de Wikipedia). Cet entraînement les aide à générer de nouveaux textes, du contenu généré par l'IA qui semble avoir été écrit par une personne. Ces modèles d'IA utilisent des réseaux neuronaux pour traiter des données étiquetées et générer de nouveaux contenus.
Une utilisation populaire de l'IA générative est la création d'images réalistes. Les entreprises utilisent également l'IA générative pour écrire du texte, composer de la musique ou développer de nouveaux codes informatiques. Cette technologie est encore nouvelle, mais elle se développe rapidement et devient de plus en plus efficace pour effectuer différentes tâches, comme la création de nouvelles données synthétiques qui peuvent aider à entraîner d'autres systèmes d'IA.
Comment l'IA générative est-elle associée aux modèles d'apprentissage automatique ?
L'IA générative est étroitement liée au processus d'entraînement de modèles d'apprentissage automatique car elle utilise ces modèles pour créer de nouvelles choses. Pensez à ces modèles comme au cerveau de l'IA. Ils examinent beaucoup d'informations, comme des images ou du texte, et en apprennent des règles, des principes pour la prise de décision. Ensuite, ils utilisent ces modèles pour fabriquer des choses qui sont similaires mais nouvelles, comme un artiste créant une nouvelle peinture basée sur ce qu'il a appris sur l'art dans le cadre de ses études aux "Beaux Arts". Grâce à la méthode d'apprentissage en profondeur (Deep Learning), à partir d'une énorme pile d'informations, ces modèles deviennent intelligents et commencent à créer des textes ou des images précis et réalistes.
Par exemple, un modèle d'IA générative peut faire en sorte que le système d'IA apprenne à partir de nombreux livres, puis écrive sa propre histoire. Cela est possible grâce au traitement du langage naturel, qui aide l'IA à comprendre et à utiliser le langage et l'intelligence humains.
L'IA générative comprend des modèles comme l'apprentissage en profondeur et les réseaux neuronaux récurrents qui prennent des échantillons de données pour aider l'IA à penser et à se souvenir, rendant ses créations assez impressionnantes. Ces modèles d'IA sont un peu comme un enfant en pleine croissance - plus ils apprennent des données qu'ils reçoivent, plus ils deviennent habiles à créer des choses qui semblent réelles, comme une image ou un morceau de musique.
Il est fréquent de supposer, à tort, que l'IA générative est l'évolution directe de l'intelligence artificielle (IA) traditionnelle. Cependant, il est important de comprendre que l'IA générative n'est pas simplement une version avancée de l'IA, mais plutôt une branche distincte avec ses propres spécificités.
L'IA "traditionnelle" se concentre principalement sur l'analyse et l'interprétation de données, utilisant des algorithmes pour prendre des décisions basées sur des ensembles de données existants. En revanche, l'IA générative, bien qu'utilisant les principes fondamentaux de l'IA, se distingue par sa capacité à créer de nouveaux contenus qui n'existaient pas auparavant, comme des images, des textes, ou de la musique.
Elle utilise pour cela des modèles d'apprentissage profond plus complexes. Les deux formes d'IA partagent des bases communes, notamment l'utilisation d'algorithmes et de données pour l'apprentissage machine, mais elles servent des objectifs différents et représentent des aspects différents du vaste domaine de l'intelligence artificielle.
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Comment entraîner un modèle d'IA générative ?
Les systèmes d'IA générative fonctionnent selon vos exigences souhaitées si vous les avez parfaitement entraînés. Un système d'IA générative devrait pouvoir vous aider à accomplir diverses tâches. Mais comment l'entraîner ? Voici quelques étapes qui vous donnerons un aperçu (très) simplifié du cycle de développement d'IA générative :
1. Commencez avec des données d'entraînement de qualité
Pour bien entraîner votre modèle de langage d'IA générative, vous avez besoin de bonnes données d'entraînement. Cela signifie beaucoup d'exemples de choses que vous voulez que votre IA utilise comme référence, avant de créer. Pour les modèles de langage, cela pourrait être des livres, des articles ou des conversations. Les données doivent être propres et pertinentes car de mauvaises données peuvent enseigner de mauvaises choses à l'IA et créer des biais.
2. Choisissez les bons modèles d'apprentissage automatique
Choisissez un modèle d'apprentissage automatique qui correspond à votre objectif. Les modèles d'apprentissage en profondeur sont bons pour les tâches complexes. Pour des problèmes plus simples, d'autres modèles pourraient mieux fonctionner. N'oubliez pas que les plus grands modèles nécessitent plus de données et de puissance de calcul.
3. Entraînez les modèles génératifs de manière itérative
L'entraînement prend du temps. Vous enseignez à votre modèle d'IA par étapes, appelées itérations. À chaque étape, le modèle essaie de créer quelque chose de nouveau, et vous lui dites à quel point il a bien fait. Le modèle s'améliore alors petit à petit. C'est comme apprendre à faire du vélo. Vous tombez, vous apprenez et vous réessayez ! Il est difficile pour une IA d'être parfaite dès sa première utilisant - même des outils avancés comme ChatGPT intègrent des retours utilisateurs pour continuer l'entraînement de façon continue et s'améliorer.
4. Testez les modèles d'IA en continu
Continuez à vérifier votre IA. Assurez-vous qu'elle apprend les bonnes choses. Cela s'appelle tester. Si l'IA fait des erreurs, ajustez votre entraînement ou votre modèle. C'est comme enseigner à un enfant ; ils apprennent mieux avec les bons conseils et en étant guidés.
5. Utilisez les retours pour améliorer
Écoutez ce que disent les utilisateurs. Leur contribution peut vous aider à améliorer votre IA. S'ils disent que les images ou les mots ne semblent pas corrects, utilisez cela pour entraîner votre IA générative et corriger des erreurs. Les retours sont comme un enseignant qui vous aide à mieux faire en corrigeant vos exercices, ou en vous donnant des conseils personnalisés.
6. Faites en sorte que votre IA soit éthique et équitable
Assurez-vous que votre IA traite toutes les personnes de manière équitable. Elle ne doit pas apprendre de mauvaises choses à partir des données. Si elle utilise le langage, elle ne doit pas dire des choses méchantes ou erronées. C'est important pour que tout le monde puisse faire confiance et utiliser votre IA générative.
Un dernier point : vous allez avoir besoin de données de qualité, annotées, pour préparer les ensembles de données qui permettront à votre IA d'apprendre. N'oubliez pas d'évaluer l'éthique dans le choix du prestataire qui va vous aider à préparer les données : il n'est pas envisageable d'assumer que les tâches d'annotation de données ne demandent aucune expertise, et peuvent être confiées à des experts crowdsourcés aux quatre coins du monde, dans des conditions souvent discutables.
N'oubliez pas, entraîner votre modèle d'intelligence artificielle générative est un gros travail, qui peut prendre des mois voire des années en fonction de ce que vous cherchez à accomplir. C'est comme apprendre à quelqu'un à faire quelque chose de nouveau, à pratiquer un sport ou un instrument de musique par exemple. Vous avez besoin de patience, de bons outils et de beaucoup de travail. Mais si vous le faites correctement, votre IA pourra faire des choses incroyables !
Comment l'IA générative fonctionne-t-elle avec les grands modèles de langage ?
L'IA générative utilise de grands modèles de langage pour comprendre et créer de nouvelles choses. Imaginez la Gen-AI comme un assistant très intelligent qui a lu beaucoup de livres et d'articles. Il apprend de toutes ces lectures comment écrire ses propres phrases. L'IA fait cela en recherchant des modèles dans les données sur lesquelles elle a été entraînée, comme trouver quelles mots viennent souvent ensemble.
Les grands modèles de langage, comme GPT-3 ou GPT-4, sont entraînés avec beaucoup de texte - des milliards de mots. Ensuite, lorsque vous demandez à l'IA d'écrire quelque chose, elle peut prédire quels mots devraient suivre pour avoir du sens. C'est un peu comme quand vous commencez à dire un dicton célèbre et que votre ami le termine. C'est parce qu'ils l'ont entendu de nombreuses fois auparavant, tout comme l'IA a lu beaucoup de phrases.
Mais l'IA ne se contente pas de répéter ce qu'elle a appris. Elle peut mélanger les pièces qu'elle connaît pour créer de toutes nouvelles phrases qui n'ont jamais été dites auparavant. C'est pourquoi elle peut écrire des histoires, répondre à des questions et même faire des blagues. Ce n'est pas parfait cependant - parfois elle fait des erreurs ou ne comprend pas tout à fait ce que vous voulez dire. Mais plus elle apprend, plus elle est capable de vous proposer une aide personnalisée.
L'IA générative peut être d'une grande aide dans de nombreux contextes. Dans les écoles, par exemple, elle peut aider les enseignants à préparer des leçons. Pour les écrivains, elle pourrait donner des idées d'histoires, voire rédiger des romans quasi intégralement comme l'a fait l'autrice japonaise Rie Kudan avec son livre primé "Tokyo-to Dojo-to". Dans le service client, elle pourrait parler aux clients pour résoudre des problèmes. L'IA rend ces choses plus rapides et peut aider les gens de nombreuses façons. Mais nous devons l'utiliser avec prudence et nous assurer qu'elle est équitable et sûre pour tout le monde.
L'IA générative avec de grands modèles de langage est à notre cerveau, ce qu'un vélo est pour nos jambles : elle doit être utilisée pour pousser notre réflexion plus loin, et nous aider à développer puis articuler nos idées. Elle change notre façon de vivre et de travailler, en nous donnant des outils d'IA et de nouvelles façons de créer et de résoudre des problèmes du quotidien.
Principaux avantages de l'IA générative
De la production de données à la création de code informatique, les modèles d'IA générative deviennent bénéfiques de nombreuses manières. L'intelligence artificielle générative apporte ses avantages en rendant la création de texte plus facile et en apportant de nouveaux échantillons de données avec beaucoup d'améliorations. Nous avons rassemblé quelques avantages majeurs des outils d'IA générative que vous trouverez ci-dessous :
Communication facile grâce à ses capacités de traitement du langage naturel
Les modèles d'IA générative peuvent aider les gens à mieux se parler. Ces nouveaux modèles utilisent le traitement du langage naturel pour comprendre et utiliser les mots humains. Cela signifie que les appareils peuvent nous parler de manière naturelle. C'est formidable pour aider les gens qui veulent apprendre de nouvelles langues ou qui ont besoin d'aide pour communiquer. On peut même imaginer qu'un jour, un traducteur universel en temps réel, sera disponible (peut-être pas celui de cette vidéo - on espère que le design sera un peu mieux pensé et ergonomique !).
Création de contenu rapide
Avec l'IA générative, créer de nouvelles choses comme des histoires, de la musique ou des images peut se faire très rapidement. L'IA n'a pas besoin de repos, elle peut donc créer beaucoup de nouveau contenu tout le temps. Cela est très utile pour les personnes qui doivent faire beaucoup de choses rapidement, comme les écrivains ou les artistes qui ont des délais. Depuis la sortie de ChatGPT fin 2022, vous pouvez générer du contenu en autant de quantité que vous en avez besoin ! Avec l'IA générative, la génération de texte est plus facile que jamais !
Apprentissage personnalisé
Les systèmes d'IA peuvent également aider les gens à apprendre d'une manière qui leur convient. En regardant ce qu'un étudiant sait, l'IA générative peut proposer de nouveaux exercices pour l'aider à mieux apprendre. Ce type d'apprentissage personnalisé est passionnant car tout le monde peut apprendre à son propre rythme.
Nouvelles idées en art et en design
L'IA générative peut créer de l'art et des designs toute seule. Cela donne aux artistes et aux designers de nouvelles idées avec lesquelles travailler. Elle peut aussi être un outil pour ceux qui pensent comme des artistes sans en avoir les compétences techniques : de nouveaux artistes IA seront probablement révélés dans les prochaines années. Parfois, l'IA peut mélanger différents styles ou IA générative pour créer quelque chose que personne n'a jamais vu auparavant, ce qui peut être vraiment cool et inspirant.
Création de données pour le processus d'entraînement IA
L'IA générative est également bonne pour créer le genre de données synthétiques qui aident à former d'autres systèmes d'IA. S'il n'y a pas assez de données réelles, l'IA générative peut créer de nouvelles données factices qui sont toujours utiles pour un algorithme d'apprentissage automatique. Cela aide à rendre les systèmes d'IA plus intelligents sans avoir besoin de nombreux exemples réels.
Rappelez-vous, tous ces avantages sont encore en croissance car l'IA générative est assez nouvelle. Mais il est clair qu'elle change déjà notre façon de créer des choses et de partager des idées !
Principales applications de l'IA générative dans diverses industries
De la génération d'images à la création de meilleurs modèles de fondation, les systèmes d'IA générative sont utiles pour effectuer un large éventail de tâches. Il existe de nombreux modèles d'IA générative qui améliorent constamment la vie humaine avec leurs applications dans le monde réel. L'implémentation de l'IA générative dans votre travail peut augmenter son efficacité et sa crédibilité.
Voici les principales applications des modèles d'IA générative dans le monde réel :
Audio
Création de nouvelles musiques, chansons, et même de bandes sonores pour films et jeux. Restauration et amélioration de clips audio, transcription de la parole en texte, synthèse vocale et clonage vocal.
Visuel
Production, modification et analyse de contenus visuels (images et vidéos). Génération de contenu tel que des vidéos ou des images, amélioration d'images et de vidéos, génération de réalité virtuelle et de simulations pour le divertissement et la formation, et génération de données pour des projets ML basés sur la vidéo.
Texte
Les modèles de langage de grande taille (LLMs) peuvent générer de nouveaux textes à partir de données d'entraînement et de paramètres des modèles. Ils peuvent être utilisés pour la traduction de langues, la création de contenu, la rédaction de livres ou de textes commerciaux, la résumé de textes, et pour alimenter des chatbots et des assistants virtuels.
Conversations
L'IA conversationnelle facilite des conversations naturelles et humaines entre les gens et les systèmes d'IA, y compris la compréhension du langage naturel (NLU), la génération du langage naturel (NLG), la reconnaissance vocale et la gestion des dialogues.
Augmentation des données
L'IA génératique permet de créer de nouveaux points de données synthétiques qui peuvent être ajoutés à des ensembles de données existants, utilisée dans des applications ML et d'apprentissage en profondeur pour améliorer les performances d'un modèle d'IA en augmentant la taille et la diversité des données d'entraînement utilisées.
Design de produits
Les algorithmes d'IA générative aident à générer de nouveaux designs et prototypes, permettant aux entreprises d'explorer de nouvelles idées de produits et d'itérer sur les produits existants.
Service clientèle
L'IA générative contribue à l'amélioration du service client à travers de puissants chatbots et assistants virtuels capables de conversations humaines pour un engagement utilisateur renforcé. Ce cas d'usage est tellement puissant, qu'il est en phase d'impacter durablement l'industrie de l'externalisation de centres d'appel : fin février 2024, le leader dans le domaine, Teleperformance, a connu une chute historique de son action après que la la fintech Klarna a dévoilé les performances d'un assistant basé sur l'intelligence artificielle. Klarna a en effet prétendu que son chatbot faisait un travail équivalent à celui de 700 personnes embauchées à temps plein.
Conclusion
En substance, les systèmes d'IA générative (ou Gen-AI) présentent de grandes promesses, transformant notre interaction avec la technologie, pour imaginer un monde où l'échange avec l'IA plutôt que la saisie d'une requête sur un clavier devient la norme. Cette technologie, avec sa capacité à créer et à personnaliser, n'est pas seulement une aide mais un véritable "game-changer" dans diverses industries. Elle repousse les limites dans les domaines de la santé, de l'automobile, du divertissement, de l'éducation, de la finance, du commerce de détail et de la sécurité - améliorant l'innovation, la sécurité et l'efficacité.
Malgré les préoccupations concernant les perturbations d'emploi, l'utilisation éthique de l'IA et l'authenticité de la création, la valeur sous-jacente de l'IA générative réside dans son amélioration des capacités humaines et la génération de solutions nouvelles à des problèmes complexes. C'est sans aucun doute un guide convaincant vers un avenir plus intelligent et plus imaginatif.
Avez-vous eu l'occasion de voir l'IA générative en action ? Que ce soit dans l'art, la musique, la génération de texte, de parole ou au-delà - quelle a été votre expérience avec cette technologie de pointe ? Partagez vos histoires, vos idées et vos projets en nous contactant.
