C’est grâce à l’IA générative que l’intelligence artificielle s’est mise à la portée du grand public. Le succès d’applications telles que ChatGPT ou Midjourney a marqué l’ère de cette intelligence artificielle en libre service…
L’IA générative est une forme d’intelligence artificielle (IA) à partir de laquelle n’importe qui peut créer des contenus inédits de façon autonome. En réponse à des prompts (requêtes), les IA génératives sont capables de générer du texte, des images, des vidéos ou de la musique.
ChatGPT la plus populaire des IA génératives
C’est la sortie de ChatGPT fin novembre 2022, qui a fait découvrir au grand public ce que pouvait être une IA générative : on tape un texte et l’application apporte une réponse. Son succès a été immédiat et à une échelle inattendue. Le cap des 100 millions d’utilisateurs a été franchi en deux mois, alors qu’il avait fallu 9 mois à TikTok pour y parvenir et 2 ans et demi à Instagram. Dès le 2 février 2023, ChatGPT est devenue l’application ayant eu la croissance la plus rapide de l’Histoire. Selon l’agence Witerbuddy, le site ChatGPT a obtenu 14 milliards de visites entre septembre 2022 et août 2023.
Différence avec l’IA classique
L’IA générative diffère de l’IA classique, dans la mesure où elle se présente sous la forme d’applications en libre service. Elle vise à produire des réponses semblables à celles que formulerait un humain. Par comparaison, l’IA classique fonctionne sur des tâches spécifiques, de manière non interactive, comme dans les algorithmes qui s’acharnent à détecter les fraudes bancaires.
L’émergence des IA génératives
Peu avant l’apparition de ChatGPT, des IA génératives d’images telles que Dall.E, Stable Diffusion ou Midjourney étaient apparues mais elles n’avaient pas eu un même impact. Midjourney a néanmoins acquis une popularité notable. Ainsi Writerbuddy a recensé 500 millions de visites sur Midjourney entre septembre 2022 et août 2023.
Depuis le début 2023, un très grand nombre d’IA génératives ont fait parler d’elles, notamment :
- Bard de Google, un concurrent de ChatGPT,
- Copilot, l’adaptation de ChatGPT sous Windows,
- Character.ai : une IA qui offre l’illusion de discuter avec des personnalités célèbres d’une manière très réaliste,
- Leonardo : un concurrent de Midjourney et Stable Diffusion,
- Gen-2 : une IA générative de vidéo,
- Pika Labs : une autre IA générative de vidéos,
- Suno : une application pour générer des chansons,
- 11labs : synthèse vocale,
- Heygen : création accélérée de vidéos multilingues,
- etc.
Comment fonctionne l’IA générative ?
L’IA générative repose sur deux technologies essentielles de l’apprentissage automatique, le machine learning et aussi sur le deep learning qui pour sa part, repose sur des modèles mathématiques plus poussés.
Ces deux approches reposent elles-mêmes sur les réseaux de neurones, soit des techniques visant à amener un ordinateur à réaliser par lui-même une tâche qui lui est assignée.
Les IA génératives de texte s’appuient plus spécifiquement sur des LLMs (Large Langage Models), soit des programmes conçus pour interagir avec le langage humain, et entraînés sur de très vastes volumes de texte.
Qu’est-ce qui explique le succès des IA génératives ?
Si les IA génératives ont rapidement séduit un large public, les raisons en sont simples : elles font gagner énormément de temps. Ainsi, il est courant de confier à ChatGPT l’écriture de courriers dont la rédaction peut sembler fastidieuse, comme pour réclamer le remboursement d’un produit défectueux, ou l’élaboration du plan d’un exposé pour une conférence. La plupart du temps, les réponses apportées par ChatGPT, Midjourney ou Bard en ont bluffé plus d’un.
L’avenir de cette technologie est au beau fixe : Goldman Sachs estime que l’IA générative pourrait entraîner une progression de 7 % du PIB mondial (près de 7 000 milliards d’USD) sur 10 ans.
IA générative multimodale
On parle d’IA générative multimodale lorsque l’IA est en mesure de traiter divers types de médias. Ainsi, ChatGPT, depuis la version GPT-4 Turbo, est en mesure de lire et générer aussi bien du texte que des images. Il en est de même pour Bard de Google, avec la version Gemini.
L’IA générative en entreprise
Il n’est pas une entreprise qui n’ait à gagner à intégrer des IA génératives dans sa bureautique. La liste des applications potentielles s’étalerait sur des dizaines ou centaines de pages. Nous pouvons néanmoins citer les suivantes :
- Résumer de longs documents ou opérer la synthèse d’un grand nombre d’articles sur un thème donné,
- Faciliter la création de contenu rédactionnel : articles de blog, emails, rapports, scripts pour la création de vidéos,
- Aider à la création de noms de nouveaux produits et à la définition de la stratégie marketing,
- Tester et optimiser divers scénarios par exemple pour réduire les coûts,
- Réaliser des chatbots afin de prodiguer des réponses de premier niveau aux clients,
- Personnaliser l’expérience utilisateur d’un site Web selon les préférences de chacun, présenter des offres correspondant au mieux à un visiteur particulier,
- réer des données de test en informatique ou en science
- Réaliser ou aider à la réalisation de logiciels ou leur mise au point. Amazon a mené un test qui a fait ressortir que ceux qui utilisaient son outil CodeWhisperer avaient 27 % plus de chances d’achever leurs tâches avec succès.
- etc.
Menace pour l’emploi ?
Tout n’est pas rose au royaume des IA génératives. Voici quelques-uns des principaux inconvénients liés à l’arrivée de cette technologie :
- En premier lieu, elles ont tendance à supprimer des emplois, notamment dans les secteurs liés à la création de contenu. De fait, 30% des employés entretiennent la crainte qu’ils pourraient demain être remplacés par des IA génératives.
- L’IA générative peut être employée dans l’objectif de créer de la désinformation ou des deepfakes. La confiance du public envers les publications en ligne pourrait en ressortir amoindrie.
- L’IA générative peut contribuer à la production d’une surcharge d’informations de piètre qualité.
- Les modèles d’IA générative peuvent reproduire certains des biais présents dans leurs données d’entraînement et entraîner la création de contenu partial.
