IA générative a fait beaucoup de bruit ces derniers temps. Le terme est utilisé pour désigner tout type de système d'intelligence artificielle qui s'appuie sur des algorithmes d'apprentissage non supervisés ou semi-supervisés pour créer de nouvelles images numériques, vidéo, audio et texte. Selon le MIT, l'IA générative est l'une des avancées les plus prometteuses dans le domaine de l'IA au cours de la dernière décennie.
Grâce à l'IA générative, les ordinateurs peuvent apprendre des modèles fondamentaux pertinents pour l'entrée, ce qui leur permet de produire un contenu similaire. Ces systèmes reposent sur des réseaux antagonistes génératifs (GAN), des auto-encodeurs variationnels et des transformateurs.
Le battage médiatique autour de l'IA générative ne cesse de croître, Gartner l'incluant dans son rapport Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022. Selon l'entreprise, il s'agit de l'une des technologies les plus percutantes et les plus évolutives du marché.
Certaines des prédictions clés de ce rapport Gartner incluent :
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D'ici 2025, l'IA générative sera utilisée par 50 % des initiatives de découverte et de développement de médicaments.
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D'ici 2025, l'IA générative produira 10 % de toutes les données.
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D'ici 2027, 30 % des fabricants utilisent l'IA générative pour améliorer l'efficacité de leur développement de produits.
Techniques d'IA génératives
L'IA générative peut créer de nouveaux contenus en utilisant du texte, des fichiers audio ou des images existants. Il permet aux ordinateurs de détecter le modèle sous-jacent lié à l'entrée afin qu'il puisse produire un contenu similaire.
L'IA générative réalise ce processus grâce à diverses techniques :
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Generative adversarial networks (GAN) (= Réseaux antagonistes génératifs) : les GANs sont constitués de deux réseaux de neurones. Il y a un générateur et un réseau discriminateur qui sont opposés l'un à l'autre pour établir un équilibre entre les deux. Le réseau générateur génère de nouvelles données ou un contenu ressemblant aux données source. Le réseau discriminateur fait la différence entre la source et les données générées pour reconnaître ce qui est le plus proche de l'original.
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Transformers (transformateurs): les modèles de transformateurs incluent de grands noms comme GPT-3, et ils imitent l'attention cognitive et peuvent mesurer l'importance des parties de données d'entrée. Les transformateurs sont formés pour comprendre le langage ou l'image. Ils peuvent également apprendre des tâches de classification et générer des textes ou des images à partir de grands ensembles de données.
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Auto-encodeurs variationnels : avec les auto-encodeurs variationnels, l'encodeur encode l'entrée en code compressé tandis que le décodeur reproduit les informations initiales du code. Lorsqu'elle est entraînée correctement, la représentation compressée peut stocker la distribution des données d'entrée sous la forme d'une représentation dimensionnelle plus petite.
Applications IA génératives
Il existe un large éventail d'applications pour l'IA générative couvrant de nombreux domaines tels que le marketing, l'éducation, la santé et le divertissement.
Voici quelques-unes des principales applications de l'IA générative :
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Santé : les réseaux antagonistes génératifs révolutionnent les industries de la santé. On peut leur apprendre à produire de faux exemples de données sous-représentées, qui peuvent ensuite être utilisées pour former et développer le modèle. Les GAN sont également utilisés pour l'identification des données, améliorant la confidentialité et la sécurité des données. Ils résolvent le problème majeur d'un processus d'inversion qui peut compromettre les données précieuses des patients.
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Musique : l'IA générative est également utilisée dans la musique en créant des réseaux de neurones capables d'imiter le cerveau humain. Par exemple, le logiciel Magenta de Google a créé la toute première chanson AI. L'un des plus grands avantages de l'IA générative dans la musique est sa capacité à créer de nouveaux genres.
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Film : les applications de l'IA générative dans l'industrie cinématographique continuent de croître. Il permet aux professionnels de capturer un cadre à tout moment malgré les conditions d'éclairage ou météorologiques puisque la photo peut être convertie après. L'IA générative peut également utiliser la synthèse faciale et le clonage de la voix pour permettre aux images et vidéos des acteurs d'être utilisées avec différents âges.
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Médias : l'IA générative est utilisée dans l'ensemble de l'industrie des médias. Par exemple, il peut mettre à l'échelle le contenu grâce à la super résolution. Les techniques d'apprentissage automatique peuvent transformer un contenu de mauvaise qualité en un contenu de haute qualité.
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Robotiques : la modélisation générative aide les modèles d'apprentissage automatique par renforcement à présenter moins de biais et à comprendre les concepts abstraits de la simulation et du monde réel.
Défis de l'IA générative
Avec tous ses avantages et ses applications, l'IA générative pose également certains défis. D'une part, il peut être utilisé par des acteurs malveillants pour mener des activités malveillantes comme arnaquer des personnes ou créer des informations de spam.
Les algorithmes d'IA générative ont besoin de beaucoup de données d'entraînement pour effectuer des tâches avec succès. Dans le même temps, les GAN ne peuvent pas produire des images ou du texte entièrement nouveaux, ils doivent prendre des données et les combiner pour créer une nouvelle sortie.
Un autre défi de l'IA générative est les résultats inattendus, certains modèles comme les GAN étant difficiles à contrôler. Lorsque c'est le cas, les modèles peuvent être instables et générer un résultat inattendu.
Exemples d'entreprises d'IA générative
De nombreuses entreprises sont impliquées dans l'IA générative pour une grande variété d'applications :
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Synthesia : L'une des sociétés d'IA générative les plus connues est Synthesia, qui a été l'un des premiers pionniers de la technologie de synthèse vidéo. La société basée au Royaume-Uni a été fondée en 2017 et met en œuvre une nouvelle technologie de médias synthétiques pour la création de contenu visuel, ainsi que pour réduire les coûts, les compétences et les barrières linguistiques nécessaires pour tirer parti de la technologie.
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Mostly AI : Mostly AI a développé le moteur de données synthétiques qui permet la simulation de données synthétiques réalistes et représentatives à grande échelle. Il peut apprendre automatiquement les modèles, la structure et les variations à partir des données existantes.
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Synthesis AI : Synthesis AI combine de nouveaux modèles d'IA génératifs et des technologies CGI en évolution. Selon la société, leur pipeline propriétaire permet de générer de grandes quantités de données pour former des modèles de vision par ordinateur sophistiqués.
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Synthetaic : société de données synthétiques de premier plan, Synthetaic produit des données de haute qualité pour l'IA. Le RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) de la société automatise l'analyse de grands ensembles de données non structurés afin que vous puissiez former et déployer des modèles d'IA plus rapidement que les approches traditionnelles.
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Aqemia : une société de découverte de médicaments silico, Aqemia s'appuie sur des algorithmes uniques inspirés du quantum pour prédire l'affinité combinée à l'IA. Cette technique permet de découvrir rapidement des molécules plus innovantes avec de meilleures chances de succès.
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AiMi : l'une des meilleures sociétés d'IA générative de l'industrie de la musique, AiMi offre un flux dynamique et sans fin de musique électronique qui se réanime en temps réel. Vous pouvez utiliser AiMi pour créer des paysages musicaux qui vous plongent dans un son et des visuels continus.
Ce ne sont là que quelques-unes des nombreuses entreprises qui tirent parti des modèles d'IA générative pour inaugurer des technologies innovantes et en constante évolution.
