IA générative (GenAI)

Qu’est-ce que l’IA générative (GenAI) ?

L’intelligence artificielle générative (IA) fait référence à une large gamme de modèles et d’algorithmes conçus pour produire du contenu inédit, imiter la créativité humaine et générer de nouvelles données. Ces approches ont de nombreuses fonctions, allant de la génération d’images et de texte à l’aide au développement d’applications créatives et de jeux. Voici huit catégories d’intelligence artificielle générative :

• Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : Les GAN, abréviation de Generative Adversarial Networks, ont été proposés pour la première fois par Ian Goodfellow en 2014 comme un type de modèle de deep learning. Le système comprend deux réseaux neuraux – le générateur et le discriminateur – qui sont impliqués dans un processus compétitif. Le générateur produit des instances de données tandis que le discriminateur évalue leur qualité. Cela incite le générateur à améliorer sa production, jusqu’à produire des données générées réalistes de premier ordre.
• Autoencodeurs variationnels (VAE) : Les VAE sont des modèles génératifs qui utilisent des réseaux neuraux pour apprendre une représentation compressée des données d’entrée. Ils introduisent des éléments probabilistes permettant la génération de résultats diversifiés. Les VAE sont couramment utilisés pour des tâches telles que la génération d’images et l’apprentissage de représentation.
• Modèles autorégressifs : Les modèles autorégressifs produisent des séquences de données en modélisant la probabilité conditionnelle de chaque élément en fonction des éléments précédents. Les exemples les plus marquants incluent les modèles de langage autorégressifs tels que GPT (Generative Pre-trained Transformer), qui anticipent le prochain mot dans une séquence.
• Réseaux neuraux récurrents (RNN) : Les RNN sont un type de réseau neural qui peut traiter des données séquentielles en utilisant des connexions de rétroaction. Ils sont utilisés dans des tâches génératives nécessitant la prise en compte de la disposition séquentielle des composants, telles que le traitement du langage naturel et la prédiction de séries chronologiques. Cela signifie également qu’ils ont des difficultés à capturer des dépendances à long terme.
• Modèles transformateurs : Les transformateurs sont devenus plus importants dans un large éventail de travaux impliquant la génération de contenu, en particulier du fait de la popularité de modèles tels que GPT et BERT. Leur système d’attention permet un traitement efficace des entrées séquentielles, ce qui les rend compétents en traduction, en résumé et en production de textes.
• Apprentissage par renforcement pour les tâches génératives : Afin de maximiser les récompenses, des modèles sont entraînés pour prendre des décisions de manière séquentielle dans un environnement grâce à l’apprentissage par renforcement. En cas d’application à des tâches génératives, ce processus peut donner naissance à des systèmes d’IA qui acquièrent la capacité de générer du contenu en incorporant des données d’entrée, comme on le voit dans les domaines de la création de jeux vidéo ou de la production artistique.
• Réseaux neuraux : Les réseaux neuraux sont la base fondamentale de plusieurs modèles génératifs. Les réseaux neuraux profonds sont constitués de nombreuses couches et offrent la possibilité d’acquérir des schémas et des représentations complexes, ce qui les rend indispensables dans des tâches telles que la génération d’images et de voix.
• Algorithmes génétiques : Les algorithmes génétiques sont des techniques d’optimisation qui s’inspirent de l’évolution biologique. Dans le domaine de l’IA générative, ils peuvent améliorer des solutions en les faisant évoluer sur plusieurs générations, les productions étant améliorées et perfectionnées à l’aide d’une fonction d’évaluation prédéterminée.

Systèmes à base de règles : Les systèmes à base de règles utilisent des règles préétablies et un raisonnement logique pour produire des informations. Bien que les techniques basées sur l’apprentissage soient plus flexibles, les approches à base de règles sont précieuses dans les situations qui nécessitent un contrôle explicite sur le processus de création, comme certaines formes de développement de contenu procédural.