IA générative et autres types d’IA

L’intelligence artificielle est la simulation de l’intelligence humaine par une machine. En dépit d’une mythification ancestrale et de siècles d’efforts pour créer des machines capables de se comporter comme des humains, le premier exemple probant de machine learning n’est apparu qu’en 1951, lorsqu’un programme de jeu de dames de la University of Manchester a appris à jouer suffisamment bien pour battre des humains. Ce fut la première forme d’IA de jeu.

Aujourd’hui, l’IA est omniprésente, notamment dans nos téléphones et applications mobiles, où elle exécute des tâches courantes telles que de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, du filtrage antispam, des suggestions grammaticales et de la traduction dans différentes langues.

L’IA universelle n’existe pas. De la même manière que nous utilisons différents programmes informatiques pour le traitement de texte, la comptabilité et la composition digitale, il existe plusieurs types d’IA qui fonctionnent différemment pour atteindre des objectifs variés. Les types d’IA que vous êtes susceptible de rencontrer au quotidien se divisent en trois grandes catégories.

Ce type d’IA exécute des tâches spécifiques, mais ne va pas au-delà. La reconnaissance d’image, les processeurs de langage naturel et les générateurs d’images sont des formes d’intelligence artificielle faible. Siri, Google Assistant et Alexa relèvent de cette catégorie. Bien que ces technologies puissent comprendre des commandes vocales et y répondre, elles ne peuvent pas établir des diagnostics médicaux précis.

Comme leur nom l’indique, ces machines peuvent uniquement répondre à des stimuli tels que le déplacement d’une pièce de jeu d’échecs sur un échiquier virtuel. Bien qu’elles ne mémorisent rien d’exploitable ultérieurement, comme les machines d’IA à mémoire limitée, elles constituent des éléments utiles de la vie digitale. Les filtres antispam et les systèmes de recommandation qui enregistrent votre comportement et vous indiquent ce que vous pourriez aimer regarder ou acheter sont des machines réactives.

L’IA à mémoire limitée, l’étape suivante du développement de l’intelligence artificielle, peut stocker des connaissances, en tirer des enseignements et les exploiter pour accomplir de nouvelles tâches. Cette forme d’IA, qui permet d’effectuer des prévisions, est utilisée pour définir les futures tendances, par exemple, dans la finance ou la météorologie. Il s’agit du type d’IA le plus utilisé aujourd’hui, notamment dans les chatbots et les voitures autonomes.

De la même manière que d’autres sous-catégories de l’IA sont conçues pour des usages spécifiques, l’IA générative inclut plusieurs types de modèles qui permettent de produire différents types de contenu.

La génération de texte est sans doute la forme d’IA qui fait le plus parler d’elle. Les modèles d’IA des chatbots sont devenus monnaie courante et défraient régulièrement la chronique. Les gens utilisent ces générateurs de texte pour des tâches telles que la révision de documents, la rédaction d’enquêtes ou la création de code.

Les générateurs d’IA tels qu’Adobe Firefly peuvent transformer un prompt en image. Ils offrent de nombreuses applications aux artistes, aux spécialistes de la création de contenu et aux responsables marketing. Entraînés sur des centaines de millions d’images et de légendes, les générateurs d’images par IA permettent à chaque personne de décrire l’image voulue et de la générer rapidement.

Les artistes et les designers peuvent utiliser cette technologie pour trouver de nouvelles idées et réinventer leur travail sans consacrer des heures à chaque itération. Les responsables marketing et les créateurs et créatrices de contenu peuvent rapidement générer des images inédites, même sans compétences artistiques.

Tout comme les générateurs d’images sont entraînés sur d’énormes jeux de données d’images, les générateurs de musique par IA sont entraînés sur de la musique et des métadonnées. Ils sont capables d’identifier des schémas dans les genres musicaux et le travail de certains artistes, et de créer de nouveaux morceaux de musique à partir de ces caractéristiques.

Cette forme d’IA générative combine la génération de vidéos, de sons et d’images. Entraînés sur des données comprenant de l’audio, de la vidéo et du texte, ces modèles peuvent faire gagner du temps aux spécialistes de la production vidéo lors du montage, de l’ajout de légendes et du redimensionnement du contenu pour différents formats, et peuvent même générer du contenu vidéo inédit à partir de prompts.