Les achats en ligne deviennent plus faciles et plus satisfaisants. Les vendeurs de commerce électronique permettent désormais aux clients d'”essayer” des robes, des lunettes et même du maquillage sur leurs plateformes. Le domaine de la médecine progresse : les médecins et les professionnels de la santé peuvent désormais dépeindre l’évolution future de n’importe quelle maladie. Une photographie ou une vidéo prise il y a plusieurs années peut être convertie en un support de qualité 4K, ce qui la rend claire et nette. Derrière toutes ces applications se cache une technologie qui a lentement et régulièrement transformé divers secteurs et industries : l’IA générative.
Gartner explique que l’IA générative fait référence aux techniques d’IA qui apprennent une représentation des artefacts à partir des données et l’utilisent pour générer de tout nouveaux artefacts complètement originaux qui conservent une ressemblance avec les données originales. Les algorithmes de cette dernière détectent le modèle sous-jacent dans les données sources (texte, code, audio, images, etc.) et génèrent des résultats rapides, précis et de haute qualité (données synthétiques). Les données peuvent être audio/visuelles, des actifs de programmation, des conceptions, du langage naturel, des tactiques, etc.
L’IA générative trouve un nombre croissant d’applications dans les domaines du génie logiciel, du développement de produits, de la pharmacologie, du marketing, des médias, etc. L’IA générative trouve de plus en plus d’applications dans les domaines du génie logiciel, du développement de produits, de la pharmacologie, du marketing, des médias, etc. L’une d’entre elles concerne les préoccupations liées à la sécurité et à la confidentialité des données synthétiques. En outre, les modèles eux-mêmes peuvent être utilisés à des fins malveillantes, comme les “deepfakes”, qui deviendront de plus en plus difficiles à identifier et à éliminer. Cependant, l’adoption rapide de cette IA deviendra inévitable au fur et à mesure que les avantages seront débloqués.
Voici cinq articles intéressants qui traitent en détail l’IA générative, ses applications et ses limites :
Les données synthétiques sont générées par diverses techniques telles que les réseaux adversariaux génératifs (GAN), les auto-encodeurs variationnels, etc. Les GAN sont un cadre d’apprentissage semi-supervisé qui peut aider à éliminer le biais humain et le biais du modèle.
L’IA générative offre de nombreux avantages importants, en plus de répondre à des objectifs distincts tels que la protection de l’identité ou la restauration de films. Elle permet aux machines d’utiliser des données textuelles ou visuelles pour créer un nouveau contenu. Cependant, les résultats sont parfois inattendus.
Les modèles génératifs profonds (DGM) sont le résultat du travail conjoint de modèles d’IA génératifs et de réseaux neuronaux profonds. Les DGM sont capables de traiter des ensembles de données et des sujets particulièrement complexes. Pourtant, ils manquent d’explicabilité, créant ainsi un risque de biais ou d’inexactitude.
L’IA générative trouve sa place dans de nombreux secteurs et industries. Du doublage de films à l’amélioration de la qualité d’un membre prothétique, diverses manifestations des modèles d’IA générative sont utilisées.
Une nouvelle application de l’IA générative est la construction du Metaverse. Ces modèles peuvent aider à construire des codes et des conceptions, même des NFT, plus rapidement et plus précisément que les développeurs humains. Cela signifie-t-il que l’on remplace les humains par des machines ?
Les modèles de cette IA nécessitent moins d’entraînement puisqu’ils s’auto-apprennent à partir de chaque ensemble de données d’entrée. Ils peuvent également réduire les biais de la prise de décision humaine et les risques qui y sont associés. L’IA générative promet de nouveaux niveaux d’automatisation et de créativité. Il est crucial d’élaborer les réglementations nécessaires pour contrôler l’utilisation et l’application de ces modèles.
Source : Five worthy reads: Generative AI, an art or a growing concern?
