Comment l’IA générative apprend-elle ? Un aperçu technique

L’intelligence artificielle (IA) est devenue un sujet de plus en plus important dans la vie quotidienne. Avec l’évolution de la technologie, nous avons assisté à la création de diverses formes d’IA, chacune ayant sa propre fonctionnalité. Parmi celles-ci se trouve l’IA générative. Dans cet article, nous allons explorer ce qu’est l’IA générative, son histoire, ses limites et l’impact de cette technologie.

Qu’est-ce qu’une IA générative ?

L’IA générative est une forme d’IA qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour générer du contenu original à partir de données existantes. Elle est capable de produire une grande variété de contenus tels que des images, des textes, de la musique, des vidéos, et même des programmes informatiques. Contrairement à d’autres formes d’IA qui ont besoin d’un ensemble de données de formation massif pour fonctionner, l’IA générative est capable de créer du contenu original avec très peu de données.

Les fondements techniques

Tout a commencé en 1952 avec l’invention du Machine Learning, suivi de l’introduction de l’IA en 1956. Au fil des décennies, la puissance de calcul et la quantité de données ont augmenté, ce qui a conduit à l’émergence du Deep Learning en 2012.

Le Deep Learning permet à une machine d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmée pour accomplir une tâche spécifique. En d’autres termes, le Deep Learning permet aux machines d’apprendre à partir de grandes quantités de données, en utilisant des réseaux de neurones qui simulent le fonctionnement du cerveau humain.

L’IA générative est une branche du Deep learning et rend possible la création de contenu original. Cette technologie a révolutionné l’IA en permettant aux ordinateurs d’apprendre à partir de données brutes.

Ensuite, les Transformers ont été introduits en 2017, offrant une nouvelle méthode pour la compréhension du langage naturel – conduisant à des avancées significatives dans la traduction automatique et la génération de texte. Ils utilisent des techniques de traitement du langage naturel appelées communément NLP (Natural Language Processing en anglais), y compris le mécanisme d’attention, pour comprendre la signification. Par exemple, GPT (Generative Pre-trained Transformer) est le modèle d’IA générative développé par OpenAI grâce aux Transformers.

ChatGPT et le marché de l’IA

ChatGPT est un modèle de langage naturel basé sur l’architecture GPT-3.5 développé par OpenAI et qui basculera sur l’architecture GPT-4, qui est déjà disponible sur leur interface. Il a été lancé en novembre 2022 et est considéré comme l’un des modèles de langage les plus performants actuellement disponibles avec actuellement plus de 100 millions d’utilisateurs, établissant aupassage une nouvelle norme pour les chatbots.

Comment l’IA générative apprend-elle ?

L’IA générative utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à partir de données brutes et générer du contenu original à partir de ces données¹. Les réseaux de neurones sont des systèmes informatiques inspirés du cerveau humain. Ils sont constitués de couches de nœuds, ou « neurones », qui transmettent des informations les uns aux autres de la même manière que les neurones dans le cerveau humain transmettent des signaux.

L’apprentissage de l’IA générative se fait en deux étapes principales : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Dans l’apprentissage supervisé, l’IA est formée sur un ensemble de données étiquetées, où chaque exemple de données est associé à une étiquette ou une catégorie. L’IA apprend à prédire l’étiquette à partir des caractéristiques des données. Dans l’apprentissage non supervisé, l’IA est formée sur un ensemble de données non étiquetées et apprend à identifier les structures et les modèles dans les données.

L’IA générative utilise une technique spécifique appelée apprentissage profond, qui est une sous-catégorie de l’apprentissage machine. L’apprentissage profond utilise des réseaux de neurones avec de nombreuses couches (d’où le terme « profond ») pour apprendre des représentations complexes des données. Ces réseaux de neurones profonds sont capables d’apprendre à partir de grandes quantités de données non structurées, ce qui les rend particulièrement utiles pour des tâches telles que la reconnaissance d’images, la reconnaissance vocale et la traduction automatique.

Les limites de l’IA générative

Malgré ses nombreux avantages, l’IA générative présente également certaines limites. Parmi celles-ci, on peut citer l’inconsistance, la répétition et la préférence pour des données fréquentes. Elle peut également être facilement trompée par des données d’entrée malveillantes ou mal formatées.

En outre, l’IA générative peut poser des problèmes éthiques et juridiques. Par exemple, elle peut être utilisée pour créer des deepfakes, qui sont des images ou des vidéos falsifiées qui semblent réelles. Les deepfakes peuvent être utilisés pour propager de fausses informations ou pour commettre des fraudes. De plus, l’utilisation de l’IA générative pour créer du contenu peut soulever des questions de droit d’auteur.