IA générative : c’est quoi ? Notre guide synthétique

Avec la forte médiatisation de ChatGPT, l’IA générative a le vent en poupe. Cette technologie parvient, en quelques instants, à rédiger du texte, créer des images ou des vidéos, transformer une voix, etc. Découvrez en quoi consiste l’IA générative et comment elle fonctionne. 

Définition de l’IA générative 

L'IA générative est capable de générer des données automatiquement. Elle utilise des algorithmes avancés pour produire des informations inédites à partir de données préexistantes. En d'autres termes, l'IA générative ne se contente pas de manipuler ou d'analyser des données; elle en crée de nouvelles.

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De nombreux outils fonctionnant sur le principe de l’IA générative existent, comme ChatGPT d’Open AI, DALL-E, etc. Nous y revenons en fin d’article. 

Comment fonctionnent les IA génératives ? 

Le fonctionnement des IA génératives repose sur les réseaux de neurones.

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Ces structures imitent le fonctionnement du cerveau humain pour traiter des données. Chaque neurone, ou nœud, peut traiter une petite portion d'information. Et, comme notre propre cerveau, ce n'est pas seulement la surface qui compte : les couches cachées jouent un rôle crucial, tissant des connexions complexes pour générer des informations.

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Il existe plusieurs modèles de machine learning et d’intelligence artificielle générative ; sans exhaustivité : 

• Les GANs (Réseaux Antagonistes Génératifs). Imaginez un scénario où un faussaire dessine une fausse monnaie et un banquier essaie de détecter si c'est un faux. Le générateur (le faussaire) s'efforce de produire des données crédibles, tandis que le discriminateur (le banquier) tente de discerner leur authenticité. Ce duel continue, le générateur apprenant de chaque erreur, jusqu'à atteindre une certaine perfection.
• Les VAE (Auto-encodeur variationnel) jouent sur l’encodage et le décodage. Ils compressent l'information, puis la reconstituent, souvent utilisés pour générer des images.
• Les modèles autorégressifs traitent l’information l'information séquence par séquence, s'appuyant sur ce qui a été généré précédemment. Ce mécanisme est particulièrement efficace pour générer du texte, rendant chaque mot ou phrase pertinent par rapport au précédent. 

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Les modèles utilisés pour le machine learning dépendent principalement des applications anticipées pour l’intelligence artificielle. 

Quelles sont les applications de l'IA générative ?

L’IA générative trouve ses applications dans virtuellement tous les domaines. 

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En art, imaginez une mélodie sans compositeur humain, une toile sans coup de pinceau ou une pochette d’album sans graphiste. En design industriel, l’IA générative crée des prototypes virtuels ; en médecine, elle peut analyser des images de radiologie en une fraction de secondes ; et ainsi de suite. 

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Et dans le cas spécifique du NoCode, qui est au cœur des formations de l’École Cube ? Le NoCode connaît lui aussi son lot d’évolutions sous l’impulsion de l’IA générative. Des outils comme Webflow ou Bubble utilisent en partie l’IA pour suggérer des design qui s’adaptent automatiquement (aux tailles d’écran et appareils par exemple).

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Des plateformes comme Adalo ont aussi adopté l’intelligence artificielle générative pour optimiser les parcours utilisateurs, offrant ainsi des expériences plus fluides et personnalisées.

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Quels sont les principaux outils d’IA générative ?

Pour chaque application de l’IA générative, vous trouvez une myriade d’outils en face. Du texte à l’image, des milliers de solutions sont proposées. 

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ChatGPT est sans doute l'un des noms les plus reconnus dans le monde de la génération de texte. Développé par OpenAI, il est capable de produire des textes cohérents et pertinents sur une multitude de sujets, rendant la conversation avec une machine étonnamment fluide.

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Bard (en phase expérimentale) est la réponse de Google à ChatGPT. Son algorithme sophistiqué permet d'écrire des textes avec une touche créative, souvent utilisé pour des tâches telles que la poésie ou la rédaction d'histoires.

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En matière d'images, MidJourney et DALL-E ont marqué les esprits. Ces outils utilisent des réseaux de neurones pour transformer ou générer des images à partir de zéro, créant des œuvres d'art souvent hallucinantes, des illustrations, etc. 

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Comment choisir face aux nombreux outils disponibles ? Des tests et avis utilisateurs sont un plus, mais rien de tel que de tester les outils par vous-même. D’autant plus quand une version Freemium est proposée, ce qui est souvent le cas. 

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