L’IA générative : qu’est-ce que c’est et où est-elle utilisée ?

• L’IA générative est un terme collectif désignant une IA qui peut générer quelque chose (par exemple, un texte, une image ou une vidéo)
• L’IA générative est déjà utilisée dans divers domaines
• Malgré les nombreuses possibilités, il existe également des risques et des dangers associés à l’IA générative

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative fait référence à des systèmes basés sur l’IA capables de générer une variété de résultats de manière apparemment professionnelle et créative, comme l’explique le Gabler Wirtschaftslexikon. Ces résultats incluent des images, des vidéos, de l’audio, du texte, du code, des modèles 3D et des simulations, entre autres. Fondamentalement, toute IA qui génère quelque chose elle-même est une IA générative. Le soi-disant apprentissage automatique est utilisé dans l’IA générative. Il s’agit de l’apprentissage automatique, qui comprend différentes formes d’auto-apprentissage dans les systèmes d’intelligence artificielle et de robotique. Dans le cas de l’IA générative, il s’agit principalement d'”apprentissage en profondeur”, dans lequel diverses sources de données et méthodes de formation sont incluses dans le “processus d’apprentissage”. Comme l’explique le site Web de l’industrie des objets, l’IA générative consiste à améliorer les flux de travail innovants actuels avec les humains.

L’IA générative peut être utilisée dans ces domaines

Au moins depuis le boom de l’IA, il y a eu un grand nombre d’IA génératives qui sont utilisées dans divers domaines. Cela inclut non seulement les grands modèles de langage génératif tels que le bot vocal ChatGPT, qui a attiré le plus d’attention dans le secteur au début du battage médiatique de l’IA, mais aussi les générateurs d’images AI, les générateurs de musique, les générateurs vidéo et les générateurs vocaux. Étant donné que les applications possibles de l’IA générative sont si diverses, elles sont déjà utilisées de manière intensive dans diverses industries. Les utilisations typiques incluent, par exemple, la création de textes (par exemple, du contenu Web, des textes d’actualité, des descriptions de produits ou des textes marketing), l’utilisation comme chatbot intelligent pour le support client, la création d’images photoréalistes (par exemple, à des fins publicitaires) et le support pour la programmation de nouvelles applications et la création de codes de programme, pour n’en citer que quelques-unes. L’IA générative a même trouvé sa place dans la médecine. Un exemple d’utilisation de l’IA générative est la détection précoce des tumeurs malignes. Le modèle GAN (Generative Adversarial Networks) utilise différents angles d’une radiographie pour calculer une visualisation du volume potentiel de la tumeur. Et l’IA générative est également déjà utilisée dans l’art. Les soi-disant générateurs d’art AI peuvent transformer du texte en art ou combiner des images en une nouvelle photo. Et compte tenu de sa capacité unique à générer des données synthétiques pour former ses propres modèles, l’IA générative est considérée comme l’une des avancées les plus prometteuses dans le monde de l’intelligence artificielle.

Un point de vue critique sur l’IA générative

Mais au-delà des progrès techniques, il faut aussi aborder les questions éthiques autour de l’IA générative et regarder la nouvelle technologie d’un point de vue critique. Car malgré les possibilités impressionnantes qu’apporte l’IA générative, elle recèle aussi des dangers et des risques. Tout d’abord, selon les initiés du Bigdata, il convient de considérer de manière critique que la sortie de l’IA générative peut également être défectueuse. L’IA a tendance à inventer ou “halluciner” des faits par manque de connaissances. De plus, le contenu généré par l’IA pourrait être influencé par des biais contenus dans le matériel de formation. Il y a aussi des questions juridiques, par exemple la paternité, la responsabilité et la protection des données, ainsi que l’utilisation de matériel protégé par le droit d’auteur pour la formation.

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