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L’IA générative est l’une des technologies les plus disruptives de la décennie 2020. Afin de ne pas rater ce tournant technologique, découvrez tout ce que vous devez savoir sur ses origines, son fonctionnement, ses applications et les meilleurs outils !
Depuis plusieurs mois, cette technologie est sous le feu des projecteurs : l’IA générative permet de générer de nouveaux contenus à partir d’un prompt. Il peut s’agir de textes, d’images, de sons, d’animations, de modèles 3D et bien plus encore.
Ce type d’intelligence artificielle se cache derrière les outils comme ChatGPT, DALL-E, MidJourney, OpenAI Sora ou encore Udio et Suno.
Toutefois, peu de gens savent comment l’IA générative est apparue et comment elle fonctionne réellement. C’est ce que nous vous proposons de découvrir à travers ce dossier complet !
Comment ça marche ?
Les modèles d’IA générative utilisent les réseaux de neurones pour identifier les patterns et les structures au sein des données existantes, afin de générer du nouveau contenu original.
L’une des avancées majeures offertes par cette technologie est la capacité d’exploiter différentes approches d’apprentissage, dont l’apprentissage non supervisé ou semi-supervisé.
C’est ce qui permet aux organisations d’exploiter plus facilement et plus rapidement un large volume de données non étiquetées, dans le but de créer des modèles de fondation.
Ce terme désigne des modèles pouvant être utilisés comme une base pour les systèmes IA capables d’effectuer de multiples tâches.
En guise d’exemples, on peut citer GPT et Stable Diffusion. Tous deux permettent aux utilisateurs d’exploiter la puissance du langage.
La célèbre application ChatGPT se base sur GPT pour permettre de générer un texte complet à partir d’une courte requête textuelle.
De son côté, Stable Diffusion permet de générer des images photoréalistes à partir d’un prompt textuel.
Comment évaluer les modèles d’IA générative ?
Un bon modèle d’IA générative doit répondre à trois principaux critères. Il doit tout d’abord produire du contenu de haute qualité, en particulier pour les applications interagissant directement avec les utilisateurs.
Par exemple, dans le domaine de la génération de discours, un discours de mauvaise qualité sera difficilement compréhensible.
De même, pour la génération d’image, les résultats doivent être visuellement indiscernables de véritables images.
Le second critère est la diversité. Un modèle génératif doit capturer les modes de minorité dans sa distribution de données, sans sacrifier la qualité.
Enfin, beaucoup d’applications interactives nécessitent une génération rapide. C’est le cas par exemple de la retouche d’image en temps réel, afin de permettre son utilisation dans les workflows de création de contenu.
Les différents types de modèles
Il existe de nombreux types de modèles d’IA générative, et c’est en combinant leurs points forts qu’il devient possible de créer des modèles encore plus puissants.
Les modèles par diffusion
Les modèles par diffusion, aussi appelés modèles probabilistes de diffusion de débruitage (DDPM), déterminent les vecteurs dans l’espace latent via un processus en deux étapes pendant leur entraînement.
Ces deux étapes sont la diffusion directe, et la diffusion inverse. La première ajoute lentement du bruit aléatoire aux données d’entraînement, tandis que la seconde inverse le bruit pour reconstruire les échantillons de données.
Par la suite, de nouvelles données peuvent être générées en exécutant le processus de débruitage inverse à partir d’un bruit entièrement aléatoire.
L’entraînement d’un modèle par diffusion peut nécessiter plus de temps qu’un modèle de type VAE, mais le processus en deux étapes permet d’entraîner des centaines voire une infinité de couches.
Ainsi, les modèles par diffusion offrent généralement la plus haute qualité de résultats. Ils sont aussi catégorisés comme modèles de fondation, car ils sont à grande échelle, offrent des résultats de haute qualité, sont flexibles, et sont considérés comme les meilleurs pour les cas d’usage généralisés.
Néanmoins, le processus de sampling inversé fait de l’exécution de modèles de fondation un processus très long.
Les VAE (auto-encodeurs variationnels)
De leur côté, les modèles de type VAE (auto-encodeurs variationnels) sont constitués de deux réseaux de neurones : l’encodeur et le décodeur.
Lorsqu’il reçoit un input, l’encodeur le convertit en une représentation plus petite et plus dense des données.
Cette représentation compressée préserve l’information nécessaire pour que le décodeur puisse reconstruire les données d’input d’origine, tout en se débarrassant des informations inutiles.
L’encodeur et le décodeur travaillent ensemble pour apprendre une représentation des données latentes simple et efficace.
Ceci permet à l’utilisateur d’échantillonner facilement de nouvelles représentations latentes, qui peuvent être cartographiées via le décodeur pour générer de nouvelles données.
Les VAE peuvent générer des résultats tels que des images plus rapidement. Cependant, ces images ne sont pas aussi détaillées que celles des modèles par diffusion.
Les GAN ou réseaux génératifs adverses
Inventés en 2014, les GAN étaient la technique la plus utilisée pour l’IA générative avant l’émergence des modèles par diffusion.
Ils consistent à opposer deux réseaux de neurones : un générateur et un discriminateur.
Le générateur génère de nouveaux exemples, et le discriminateur se charge d’identifier le contenu généré comme réel ou faux.
Les deux modèles sont entraînés ensemble, et s’améliorent au fur et à mesure.
Le générateur produit du meilleur contenu, et le discriminateur apprend à mieux distinguer le faux contenu.
Cette procédure est répétée à de nombreuses reprises, poussant les deux à s’améliorer continuellement à chaque itération jusqu’à ce que le contenu généré soit indiscernable du contenu existant.
Même si les GAN peuvent fournir des échantillons de haute qualité et générer des résultats rapidement, leur diversité est trop faible.
C’est ce qui les rend plus adaptés à la génération de données pour des domaines spécifiques.
L’architecture Transformer : au coeur de l’IA générative
Un élément très important dans le fonctionnement des modèles d’IA générative est l’architecture sous-jacente. Il s’agit bien souvent d’un réseau de type Transformer.
Inventés en 2017 par les chercheurs de Google, les réseaux de type Transformer sont conçus pour traiter les données d’input séquentielles de façon non-séquentielle.
Ils sont donc similaires aux réseaux de neurones récurrents. Deux mécanismes les rendent particulièrement adaptés pour les applications d’IA générative basées sur le texte : la self-attention (attention personnelle) et les codages de position.
Ces deux technologies aident à représenter le temps et permettent à l’algorithme de se focaliser sur la façon dont les mots sont liés entre eux sur de longues distances.
Une couche de self-attention assigne un poids à chaque partie d’un input. Ce poids représente l’importance de cette partie par rapport au reste de l’input.
Le codage de position quant à lui est une représentation de l’ordre dans lequel les mots de l’input apparaissent.
Un Transformer est composé de multiples blocs, aussi appelés couches. Par exemple, il peut avoir des couches de self-attention, des couches d’anticipation, et des couches de normalisation.
Toutes travaillent ensemble pour déchiffrer et prédire les flux de données tokenisées : texte, séquences de protéines, patchs d’images…
Quelles sont les applications de l’IA générative ?
L’IA générative est un puissant outil aussi bien pour les artistes que pour les ingénieurs, les chercheurs ou les scientifiques et bien plus encore.
Ses cas d’usage et possibilités s’étendent à de nombreuses industries. Les différents modèles peuvent permettre de générer du texte, des images, de l’audio, de la vidéo ou encore du code informatique.
De plus, ils peuvent recevoir des prompts sous forme de texte, mais aussi d’autres modalités. Par exemple, une IA peut transformer un input textuel en image, une image en chanson, ou une vidéo en texte.
Texte et langage
Le langage est considéré comme le domaine où l’IA générative est le plus avancé. Les LLM (larges modèles de langage) sont capables de générer du texte de façon très naturelle, et sont exploités pour divers cas d’usage comme la rédaction d’essais, le codage informatique, la traduction ou même la compréhension de séquences génétiques.
Audio
Dans le domaine de l’audio, les modèles IA sont capables de générer de la musique, des sons ou du discours oral. Avec des outils comme Udio ou Suno, il est possible de créer des chansons à partir d’inputs textuels.
Une IA comme ElevenLabs peut reconnaître des éléments ou des objets dans une vidéo et créer des effets sonores pour les accompagner.
Image et vidéo
L’image est aussi un champ d’application majeur pour l’IA générative. Ceci inclut la création d’illustrations, d’œuvres d’art, d’assets 3D, d’avatars, de graphiques ou même de vidéos (avec des outils comme OpenAI Sora).
Les IA comme MidJourney ou DALL-E permettent de générer des images dans différents styles esthétiques, ou même de retoucher et de modifier les visuels ainsi créés.
La création de graphiques permet même de présenter de nouveaux composés chimiques et de nouvelles molécules, ce qui s’avère très utile pour la découverte de médicaments.
Les modèles 3D quant à eux peuvent être exploités pour les jeux vidéo, la création de logos, l’amélioration et l’édition d’images existantes, et bien plus encore.
Données synthétiques
Autre cas d’usage de l’IA générative : la création de données synthétiques, permettant d’entraîner d’autres modèles IA.
Cela se révèle très pratique quand les données n’existent pas, sont limitées, ou pas suffisamment précises pour entraîner une intelligence artificielle.
Il est possible de créer des données synthétiques pour toutes les modalités et tous les cas d’usage. Ceci permet aussi un entraînement plus efficace en produisant automatiquement des données additionnelles ou par une représentation interne des données réduisant le besoin de données étiquetées.
Une technologie déployée dans de nombreux domaines
L’IA générative impacte d’innombrables secteurs, et ses applications ne cessent d’augmenter. Voici quelques exemples d’industries bouleversées par cette nouvelle technologie.
Dans l’industrie automobile, elle permet de créer des modèles et même des mondes en 3D pour la simulation et le développement de nouvelles voitures.
De plus, les données synthétiques sont utilisées pour l’entraînement des véhicules autonomes. Les constructeurs sont en mesure de tester leurs voitures sans pilote au sein d’environnements 3D réalistes, et ceci permet d’éliminer les risques d’accident.
Un autre domaine qui bénéficie largement de l’IA générative est celui des sciences naturelles. Par exemple, dans l’industrie de la santé, les modèles permettent d’accélérer la recherche en développant de nouvelles séquences de protéines pour découvrir des médicaments.
Les soignants profitent aussi d’une automatisation des tâches comme le codage médical, l’imagerie ou l’analyse génomique.
De même, dans l’industrie de la météorologie, l’IA générative permet de créer des simulations de notre planète et aide à prédire la météo de façon plus précise ainsi que les catastrophes naturelles.
Tout l’univers du divertissement est également impacté par l’IA générative : le cinéma, les jeux vidéo, l’animation, la réalité virtuelle…
L’intelligence artificielle permet de fluidifier le processus de création de contenu, en complétant la créativité et le travail des artistes.
De nombreux défis restent à relever
L’IA générative n’en est qu’à ses balbutiements, et va continuer d’évoluer au fil des années à venir. Toutefois, d’importantes contraintes techniques sont à prendre en compte.
D’abord, les modèles peuvent avoir des milliards de paramètres et exigent donc des pipelines de données rapides et efficaces pour leur entraînement.
Un investissement massif, une expertise technique et une infrastructure informatique à grande échelle sont donc nécessaires pour maintenir et développer des modèles génératifs.
Par exemple, un modèle par diffusion peut nécessiter des millions d’images, voire même des milliards ! De plus, une puissance informatique colossale est indispensable pour l’entraînement sur des datasets aussi larges.
Voilà pourquoi les entreprises de cette industrie se livrent une guerre sans merci pour se procurer des centaines de GPU dernier cri afin d’entraîner leurs modèles.
Une autre difficulté est liée à la taille des modèles génératifs, qui peut causer une latence lors de la génération d’une instance.
À mesure que les modèles par diffusion deviennent populaires, leur lenteur est devenue de plus en plus apparente.
C’est particulièrement problématique pour les cas d’usage interactifs comme les chatbots, les assistants vocaux, ou les applications de service client. Pour cause, les réponses doivent être à la fois immédiates et précises.
En outre, alors que l’IA est de plus en plus utilisée pour produire des données synthétiques pour différents cas d’usage, elles ne peuvent pas toujours être utilisées pour l’entraînement des modèles.
L’intelligence artificielle requiert impérativement des données de haute qualité, et non biaisées. Ainsi, certains domaines se retrouvent confrontés à une pénurie de données d’entraînement.
C’est par exemple le cas des actifs 3D, et il faudra donc d’importantes ressources pour compenser ce manque.
Parallèlement au manque de données de haute qualité, beaucoup d’organisations peinent à obtenir la licence commerciale les autorisant à utiliser des datasets existants ou à créer des jeux de données spécialement pour entraîner leurs modèles.
Ce processus de licence est indispensable pour éviter les problèmes de violation de propriété intellectuelle, mais peut s’avérer très handicapant pour les entreprises…
Quels sont les vrais avantages de l’IA générative ?
L’IA générative peut être utilisée pour créer du nouveau contenu original indiscernable de celui créé par l’humain : images, vidéos, textes…
Comme nous l’avons évoqué précédemment, ceci peut s’avérer très utile pour diverses applications comme le divertissement, le marketing ou l’art.
En outre, les algorithmes d’IA générative peuvent être utilisés pour améliorer l’efficacité et la précision de systèmes IA existants, notamment pour le traitement naturel du langage et la vision par ordinateur.
Ils peuvent notamment servir à créer des données synthétiques, afin d’entraîner ou d’évaluer les autres algorithmes d’intelligence artificielle.
On peut également les exploiter pour explorer et analyser des données complexes de nouvelles façons, ce qui permet aux entreprises et aux chercheurs de découvrir des patterns cachés et des tendances qui ne sont pas forcément évidentes dans les données brutes.
Cette technologie peut aussi permettre d’automatiser et d’accélérer une large variété de tâches et de processus, préservant le temps et les ressources des entreprises et autres organisations.
Et vous, utilisez-vous l’IA générative ? Quelles sont les applications pour lesquelles vous utilisez cette technologie ? Partagez vos témoignages en commentaire !
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