Évolution de l'IA générative et de ses applications

Comme d’autres formes d’intelligence artificielle, l’IA générative apprend à agir à partir de données passées. Elle crée un tout nouveau contenu – un texte, une image ou même un code informatique basé sur cette formation, au lieu de simplement catégoriser ou identifier des données comme les autres IA.

Dans le monde actuel de l'intelligence artificielle en évolution rapide, l'IA générative a occupé le devant de la scène et a attiré l'attention des passionnés de technologie et des professionnels de l'industrie.

Avec l’essor d’algorithmes puissants et de techniques avancées d’apprentissage automatique, des applications telles que ChatGPT sont devenues un sujet de conversation, générant des gros titres et suscitant des conversations dans le monde entier.

L'IA générative fait référence au domaine de l'IA qui se concentre sur la création de nouveaux contenus originaux plutôt que sur la simple analyse des données existantes. Il permet aux machines de générer des résultats réalistes et créatifs, tels que du texte, des images et même de la musique, qui imitent le comportement et la créativité humains.

Cette technologie révolutionnaire a ouvert un monde de possibilités dans divers secteurs, notamment la création de contenu, les assistants virtuels, les jeux et bien plus encore.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

Comme d’autres formes d’intelligence artificielle, l’IA générative apprend à agir à partir de données passées. Elle crée un tout nouveau contenu – un texte, une image ou même un code informatique basé sur cette formation, au lieu de simplement catégoriser ou identifier des données comme les autres IA.

Tout le monde a des jours où il n'est tout simplement pas d'humeur à écrire un autre e-mail, un article ou une ligne de code. L'IA générative est là pour soutenir votre processus créatif.

À l’aide d’algorithmes d’apprentissage non supervisés et semi-supervisés, l’IA générative traite d’énormes quantités de données pour générer ses propres résultats. Un exemple est la manière dont, grâce à de grands modèles linguistiques, les programmes informatiques peuvent désormais facilement comprendre des textes et générer du nouveau contenu.

Le réseau neuronal qui est au cœur de l’IA générative peut détecter les caractéristiques d’une image ou d’un texte spécifique, puis les exercer en cas de besoin.

ChatGPT d'OpenAI est le plus connu de ces modèles de langage d'IA générative les plus étendus. À partir d'une invite de texte, comme une expression ou une phrase, ChatGPT renvoie le texte le plus logique suivant dans la séquence en langage naturel.

Les développeurs peuvent programmer ChatGPT en lui montrant seulement quelques exemples ou invites. La plupart des personnes qui ont interagi avec ChatGPT ont été fascinées par sa capacité à écrire un langage cohérent et de haute qualité.

Comment fonctionne l’IA générative ?

L'IA générative utilise l'apprentissage automatique pour traiter une énorme quantité de données visuelles ou textuelles, dont une grande partie est extraite d'Internet, puis déterminer quels éléments sont les plus susceptibles d'apparaître à proximité d'autres éléments.

Une grande partie du travail de programmation de l'IA générative consiste à créer des algorithmes capables de distinguer les « choses » qui intéressent les créateurs de l'IA : des mots et des phrases dans le cas de chatbots comme ChatGPT, ou des éléments visuels pour DALL-E.

Mais fondamentalement, l’IA générative crée ses résultats en évaluant un énorme corpus de données sur lequel elle a été formée, puis en répondant aux invites avec quelque chose qui relève du domaine de la probabilité tel que déterminé par ce corpus.

Histoire de l'IA générative

Le parcours passionnant de l’IA générative se déroule dans les années 1950 et 1960, lorsque les pionniers de l’intelligence artificielle ont entrepris d’étudier les possibilités de ce domaine en développement. Les chercheurs en IA se sont d’abord concentrés sur la création de systèmes basés sur des règles capables de reproduire la pensée humaine et les processus de prise de décision.

L’idée des modèles génératifs a cependant commencé à prendre forme au fil du temps et a révolutionné un certain nombre d’industries, notamment la reconnaissance vocale, le traitement d’images et le traitement du langage naturel (NLP).

De nouveaux modèles génératifs tels que les réseaux bayésiens et les modèles de Markov sont devenus disponibles au tournant du millénaire, faisant progresser considérablement la robotique et la vision par ordinateur. L’invention de l’apprentissage profond et les progrès ultérieurs ont toutefois placé la barre plus haut en matière d’IA générative.

La technologie des réseaux neuronaux profonds a permis aux chercheurs et aux créateurs de réaliser des progrès significatifs dans le domaine de l’IA générative. Le développement de réseaux contradictoires génératifs (GAN) en 2014, qui ont produit des images, des films et même des sons extraordinairement réalistes qui ressemblaient à du contenu authentique généré par l’homme, a constitué une étape importante.

Aujourd’hui, l’IA générative est utilisée dans une grande variété d’applications dans de nombreux secteurs différents. Il est allé au-delà de ce qui est considéré comme l’art et la créativité traditionnels, permettant la création de compositions musicales fascinantes et d’œuvres d’art captivantes.

De plus, cela a permis aux entreprises de créer de nouveaux produits, d’améliorer les résultats des soins de santé et de modifier complètement la façon dont nous utilisons la technologie. Le domaine de l’IA générative est sur le point de se développer encore davantage à mesure que la technologie se développe et que la disponibilité des données augmente, ouvrant ainsi d’innombrables opportunités de créativité et de découverte.

Utilisations des modèles génératifs

1. Génération de texte

C’est l’application de l’IA générative qui est la plus responsable de l’acceptation croissante de l’IA dans la création de contenu. Les particuliers et les entreprises utilisent fréquemment des technologies d’IA générative comme ChatGPT.

Le temps et les efforts nécessaires pour produire un nouveau contenu sont réduits grâce à la génération de texte à l'aide de modèles d'IA génératifs. Ceci est particulièrement utile pour les efforts de marketing où les organisations doivent produire rapidement et efficacement de grandes quantités de contenu.

De plus, ces outils peuvent également aider à créer des rapports textuels et à effectuer des calculs commerciaux complexes. L'image ci-dessus présente un exemple d'utilisation de chatGPT pour calculer le retour sur les dépenses publicitaires via une invite. De même, vous pouvez l'utiliser pour les rapports commerciaux et les calculs.

2. Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est une autre utilisation de l'IA générative, qui implique l'analyse de texte pour déterminer le sentiment ou l'émotion de l'utilisateur. Cela peut être utile pour les entreprises qui souhaitent surveiller le sentiment des clients à l'égard de leurs produits ou services.

L'analyse des sentiments peut également être utilisée dans la surveillance des médias sociaux, les études de marché, etc. Prenons l'exemple d'un outil d'IA générative qui permet d'analyser le sentiment derrière tout texte écrit. Il analyse la syntaxe et le contexte du texte pour déterminer si le sentiment est positif ou négatif.

3. Génération et amélioration d'images

Vous pouvez utiliser l'IA générative pour la génération et l'amélioration d'images. Ces outils d’IA générative utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour tout créer, de l’art abstrait aux paysages photoréalistes. De plus, ils peuvent également améliorer les images en améliorant la qualité de l’image, par exemple en supprimant le bruit ou en améliorant la balance des couleurs.

4. Création vidéo

À l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique, les outils d’IA générative peuvent également créer des vidéos basées sur vos invites textuelles ou vos saisies de données. La fonctionnalité de création vidéo est particulièrement utile pour les entreprises de publicité, de divertissement et d’éducation. Les spécialistes du marketing peuvent également utiliser des outils basés sur des modèles d'IA pour créer de tout, des courtes publicités aux longs métrages.

5. Génération de codes

La génération de code est une autre utilisation passionnante de cette merveilleuse technologie. Les modèles d'IA générative comme GPT-3 peuvent être entraînés sur de grandes quantités de code provenant de divers langages de programmation pour créer du nouveau code.

La génération de code assistée par l'IA peut être utilisée pour automatiser le processus de création de modèles de sites Web, de création de clients API ou même de développement d'applications logicielles entières. En fin de compte, le code généré par un modèle d’IA génératif peut accélérer le processus de développement et réduire le besoin de codage manuel.

Un exemple simple est Playground d'Open AI qui vous permet de créer des commandes programmables via des invites textuelles.

6. Conversion parole en parole

La conversion parole-parole est une fonctionnalité importante de la plupart des modèles d’IA génératifs. Cela implique la conversion d’une langue naturelle en une autre en temps réel. Cela peut être utile pour diverses applications, telles que la traduction et l’interprétation linguistique.

7. Génération de synthèse vocale

La génération de synthèse vocale fait référence à la conversion d'un texte écrit en audio parlé à l'aide du traitement du langage naturel. Cette fonctionnalité peut automatiser des tâches telles que la création de livres audio, la création d'assistants vocaux, etc.

8. Génération audio

À l’aide de modèles d’apprentissage automatique et profond, vous pouvez utiliser l’IA générative pour créer du nouveau contenu audio. En quelques clics, vous pouvez utiliser des modèles d'IA pour tout créer, de la musique aux effets sonores en passant par les voix off.

9. Génération et augmentation de données synthétiques

La génération de données synthétiques implique la création de données uniques à partir de l'entrée de l'ensemble de données d'origine. Ceci est utile lorsqu'il n'y a pas suffisamment de données pour entraîner un modèle d'apprentissage automatique ou lorsqu'il est difficile d'obtenir de nouvelles données.

Les données synthétiques peuvent générer des images d’objets qui n’existent pas dans le monde réel, comme un nouveau type de voiture ou une créature fictive.

Par exemple, Dall-E utilise plusieurs modèles, notamment un transformateur, un modèle de représentation latente et CLIP, pour traduire des phrases anglaises en code. De plus, ce code génère des images et classe les images existantes en fonction de leur lien avec la phrase donnée.

Des données pour alimenter votre IA générative

Les modèles fondamentaux utilisés pour générer l'IA générative et les résultats qu'ils créent nécessitent une contribution humaine pour garantir la qualité et l'exactitude de leurs résultats, que vous les utilisiez pour modifier votre entreprise ou créer des outils d'IA générative.

De plus, les solutions d’IA générative nécessitent une expérience humaine pour créer des solutions spécifiques à un domaine, telles que des applications destinées aux secteurs juridique, médical et financier.

TagX peut vous aider à garantir que vos solutions d'IA générative disposent des données de haute qualité requises pour offrir la meilleure expérience à vos clients.

De la collecte de données de tout type ; parole, texte, image et vidéo : pour annoter des données à grande échelle, nous proposons des solutions qui aident à gérer les biais en utilisant un groupe diversifié de contributeurs qui correspondent à votre domaine. Nous offrons également une garantie à 100 % sur la qualité de nos données afin de garantir que nous répondons aux normes de qualité de votre organisation.