Adobe Firefly
Utilisez le langage courant pour obtenir des résultats d’exception grâce à l’IA générative.
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Comment fonctionne l’IA générative ?
Pourquoi l’intelligence générative est-elle si intelligente ?
D’où l’IA générative tire-t-elle sa puissance ?
Comment l’IA générative est-elle entraînée ?
Comment les différents types de modèles fonctionnent-ils ?
Comment l’IA générative fonctionne-t-elle dans le monde réel et quels sont ses avantages ?
Quels sont les enjeux de l’IA générative en matière de qualité, de biais et de sécurité ?
En quoi l’IA générative d’Adobe Firefly peut-elle influer sur l'avenir du design ?
Comment l’IA générative opère-t-elle, du prompt à la création ?
Découvrez l’IA générative dans les grandes lignes.
L’intelligence artificielle générative enflamme les esprits dans le monde entier. Hautement performante, cette forme d’IA est capable de créer du contenu inédit en s’appuyant sur des schémas appris de données existantes. Elle utilise les informations que vous fournissez, par exemple, un prompt ou une image de référence, puis applique des modèles avancés pour produire des résultats uniques conformes à vos attentes. Elle peut ainsi générer des images oniriques, écrire de la poésie ou du code logiciel, et même produire une chanson plus vraie que nature.
Comme le smartphone avant elle, cette technologie pourrait bientôt faire partie intégrante de notre quotidien. Elle reste cependant un mystère pour nombre d’entre nous. Ce guide va donc vous faire découvrir ce qu’est l’IA générative, ce qu’elle n’est pas, mais aussi comment elle pourrait révolutionner nos méthodes de travail et de création.
Comment fonctionne l’IA générative ?
Si l’IA générative semble relever de la magie, elle repose en réalité sur une technologie complexe qui apprend de données et applique certains schémas afin de créer quelque chose de nouveau. Il convient de la décomposer brique par brique pour mieux comprendre ses mécanismes.
En plus d’analyser les informations existantes, l’IA générative produit du contenu inédit. Les modèles sont entraînés sur de vastes jeux de données (texte, images, sons ou vidéos) pour apprendre à reconnaître des schémas, des relations et des styles. Lorsque vous rédigez un prompt ou chargez une image de référence, le modèle applique ses connaissances pour générer un résultat original répondant à vos attentes.
Vous pouvez ainsi demander à un chatbot de suggérer un slogan et trouver une idée originale en quelques secondes, ou utiliser Firefly pour transformer une description en image photoréaliste ou en dessin semblant avoir été réalisé à la main. Outre les usages créatifs, l’IA générative est mise au service de la science et de la santé pour développer de nouvelles protéines, améliorer les traitements contre le cancer et accélérer la recherche. En fait, elle révolutionne déjà des secteurs entiers.
Pourquoi l’intelligence générative est-elle si intelligente ?
Auparavant, les applications étaient incapables d’exécuter une tâche sans que des êtres humains ne leur fournissent des instructions explicites, autrement dit une « programmation ». Une programmation sophistiquée peut certes produire des résultats impressionnants, mais une application logicielle classique se limite aux directives des êtres humains.
Les systèmes d’IA générative sont plus souples, car ils s’appuient sur le machine learning, qui ne nécessite pas de programmation explicite. Les êtres humains permettent aux ordinateurs d’accéder à de grandes quantités de données. Les machines apprennent à reconnaître des schémas dans ces données et, surtout, à tirer des conclusions de ce qu’elles ont appris (c’est là que le machine learning entre en jeu). La taille et la qualité du jeu de données d’entraînement sont importantes, car elles déterminent la performance de l’IA.
Il est difficile d’expliquer et de bien comprendre le fonctionnement de l’IA générative, mais l’avantage, c’est que vous n’avez pas besoin de connaître précisément son mécanisme pour en tirer parti. Il vous suffit d’utiliser une application telle que Firefly et de décrire ce que vous souhaitez voir (« trois chiots labradoodle courant dans l’herbe »). Inutile d’avoir un diplôme en programmation.
D’où l’IA générative tire-t-elle sa puissance ?
L’IA générative s’appuie sur du matériel performant et des capacités de calcul à grande échelle. Les processeurs graphiques (GPU) et les unités de traitement tensoriel (TPU) effectuent les nombreuses opérations nécessaires pour entraîner et exécuter les modèles.
Le processus se divise en deux phases :
Entraînement
Durant l’entraînement, les modèles analysent de gigantesques jeux de données (texte, images, sons ou vidéos). Cette étape est très énergivore, car elle nécessite des calculs distribués, un traitement parallèle et de longues périodes d’exécution pour identifier les schémas et les relations.
Inférence
Une fois entraîné, un modèle peut rédiger du texte, produire une image, traduire des pistes audio ou générer tout autre résultat à la demande en consommant beaucoup moins d’énergie. Diverses techniques, comme le traitement par lots ou le déploiement dans le cloud, permettent d’optimiser cette phase.
Les entreprises qui développent l’IA générative sont de plus en plus conscientes de son empreinte écologique et redoublent d'efforts pour la réduire, même si des progrès restent à faire.
Comment l’IA générative est-elle entraînée ?
Pour comprendre le fonctionnement de l’IA générative, il est utile de savoir ce qu’il se passe avant même de saisir un prompt. Le processus d’entraînement inclut un nettoyage rigoureux des données pour améliorer leur qualité, un pré-entraînement sur de vastes jeux de données pour constituer une base de connaissances, puis une adaptation à certains domaines ou certaines tâches.
L’intervention humaine et les ajustements de sécurité sont également indispensables pour affiner les résultats et limiter les biais indésirables. Chez Adobe, l’entraînement repose sur des données sous licence et libres de droits, y compris du contenu Adobe Stock, ce qui permet aux spécialistes de la création d’utiliser les outils génératifs en toute confiance.
Comment les différents types de modèles fonctionnent-ils ?
Il existe plusieurs types de modèles d’IA générative qui fonctionnent tous de manière légèrement différente. Comprendre ce qui distingue l’IA générative des autres formes d’IA peut vous aider à choisir le modèle le plus adapté à votre projet.
- Grands modèles de langage (LLM)
Entraînés sur de vastes ensembles de textes, les LLM (comme ChatGPT ou Claude) génèrent un langage naturel en prédisant le mot suivant dans une phrase. Ils sont ainsi particulièrement efficaces pour rédiger du texte, répondre à des questions ou créer des dialogues réalistes. - Modèles de diffusion
Fréquemment utilisés pour les images et les vidéos, les modèles de diffusion partent d’un bruit aléatoire qu’ils affinent progressivement pour produire un résultat clair conforme au prompt. C’est la méthode sur laquelle se base le générateur d’images par IA de Firefly. - Réseaux antagonistes génératifs (RAG)
Les RAG reposent sur deux réseaux : un générateur qui produit des résultats et un discriminateur qui juge leur qualité. En s’affrontant, ils s’améliorent jusqu’à ce que les images générées paraissent réalistes. Ils ont d’ailleurs joué un rôle majeur dans l’art IA et les deepfakes. - Auto-encodeurs variationnels (AEV)
Les AEV compressent les données sous forme de représentation simplifiée pour ensuite les reconstruire. Ils peuvent ainsi générer des variations qui capturent l’« essence » de l’original. Ils sont particulièrement utiles pour mélanger les styles ou produire plusieurs versions. - Modèles transformers
Les transformers constituent l’architecture sous-jacente de nombreux systèmes génératifs, dont les LLM et les modèles de diffusion. Ils s’appuient sur un mécanisme d’« attention » pour cerner les relations entre les données, comme les mots d’une phrase ou les pixels d’une image, et produire ainsi des résultats précis et cohérents.
Ensemble, ces types de modèles permettent à l’IA générative de traiter aussi bien du texte que de la vidéo, et d’évoluer vers des systèmes toujours plus performants et créatifs.
Comment l’IA générative fonctionne-t-elle dans le monde réel et quels sont ses avantages ?
L’IA est à l'origine des assistants virtuels. L’IA générative fournit des spécialistes virtuels (avec certaines limites que nous aborderons plus loin). Alors, comment cette technologie est-elle exploitée concrètement par les entreprises, les spécialistes et le grand public ? En créant du contenu à la demande, elle permet aux équipes de travailler plus vite, d’explorer de nombreuses pistes et d’obtenir des résultats qui exigeaient autrefois énormément de temps et de ressources. Elle offre pour avantages une efficacité accrue et une créativité décuplée, qui font d’elle un outil précieux dans de nombreux secteurs.
Les entreprises et l’IA générative
L’IA générative peut créer de la valeur ajoutée en optimisant la manière dont les entreprises gèrent les connaissances internes. Les spécialistes de la création peuvent utiliser des outils tels que le générateur de personnages par IA d’Adobe Firefly afin de concevoir des personnages uniques pour des jeux, des films ou encore des campagnes marketing. L’IA générative permet aux stratèges d’une chaîne de magasins de vêtements, par exemple, d’effectuer des recherches dans les inventaires en posant des questions telles que « Avons-nous vendu plus de shorts ou plus de pantalons l’été dernier ? ». Les réponses obtenues peuvent accélérer la prise de décisions et l’élaboration d’une stratégie.
Plus généralement, l’IA générative révolutionne tous les secteurs en boostant la productivité, l’efficacité et la créativité. Capable d’analyser des jeux de données complexes (tableaux, rapports, images, graphiques, etc.) bien plus rapidement que les humains, elle permet aux équipes d’extraire des insights et de formuler des recommandations. Pour les responsables marketing, elle simplifie les tâches répétitives telles que le redimensionnement de publicités ou le suivi des performances d’une ressource. Enfin, les designers graphiques et autres spécialistes de la création peuvent s’en servir pour explorer de nouvelles pistes et trouver l’inspiration.
Les particuliers et l’IA générative
Les particuliers utilisent déjà l’IA générative pour trouver des réponses à des questions d’ordre général et effectuer des recherches. Notez que ces réponses et ces recherches exigent que des êtres humains vérifient les informations. Nous aborderons cette problématique, ainsi que d’autres obstacles, dans la section « Limites de l’IA générative » ci-dessous.
Les particuliers utilisent également l’IA générative dans le domaine de la création artistique. Vous pouvez rapidement tester des concepts, créer un moodboard et imaginer des scènes fantastiques en utilisant le langage courant. Ces pratiques peuvent là aussi s'avérer délicates, car de nombreux générateurs d’œuvres par IA ont été entraînés sur des images protégées par des droits d’auteur.
Des litiges concernant les droits d’auteur sont également possibles. Afin d’éviter tout problème, Adobe a utilisé les images sous licence d’Adobe Stock pour entraîner Firefly, ainsi que du contenu sous licence libre ou tombé dans le domaine public. L’application web Firefly ayant été pensée pour un usage à des fins commerciales, elle peut s’ouvrir à de nombreuses autres disciplines telles que l’art commercial, le design, les jeux, les environnements virtuels et bien d’autres encore.
Quels sont les enjeux de l’IA générative en matière de qualité, de biais et de sécurité ?
Les capacités de l’IA générative sont impressionnantes, mais il est essentiel d’en comprendre les limites. Les défis en termes de précision, de biais, de propriété intellectuelle ou encore d’éthique de l’IA sont intimement liés à la manière dont cette technologie opère en coulisses.
- L’IA peut se tromper. Elle peut produire des résultats qui semblent concluants, mais qui ne sont en réalité pas toujours exacts. Comme elle s’appuie sur la prédiction de schémas dans les données et non sur la vérification des faits, la supervision humaine et la consultation de sources fiables demeurent indispensables.
- Les préjugés peuvent être omniprésents. L’IA générative apprend à partir de vastes jeux de données qui reflètent la réalité. Il n'est donc guère surprenant que des préjugés sociétaux, comme ceux liés au genre ou à l’origine ethnique, puissent apparaître dans les résultats. Si les équipes de développement s’efforcent d’identifier et de réduire ces biais par une surveillance continue, vous pouvez agir, vous aussi, en prenant conscience des lacunes, en affinant vos requêtes et en partageant vos retours.
- Les droits de propriété intellectuelle posent problème. L’IA générative est parfois entraînée sur de vastes collections d’œuvres créatives, ce qui soulève des questions de droits d’auteur. Les spécialistes de la création font, à juste titre, preuve de vigilance quant à l’utilisation de leur contenu, et les tribunaux continuent de fixer les limites légales. Adobe entraîne uniquement Firefly sur des données sous licence ou libres de droits. Par ailleurs, nous soutenons des initiatives comme la CAI (Content Authenticity Initiative) et la création d’une balise « Do Not Train » pour permettre aux artistes de contrôler l’usage qui est fait de leurs œuvres.
Comment l’IA générative évolue-t-elle ?
Les règles, politiques et règlementations autour de l’IA générative évoluent constamment. Les entreprises et les particuliers doivent rester informés, lire attentivement les clauses de confidentialité et éviter de diffuser des informations jugées confidentielles. Pour les entreprises, il s’agit donc de vérifier que les résultats générés sont précis, exempts de biais et respectueux des droits d’auteur. Pour le grand public, il convient de considérer cette technologie comme un partenaire créatif, et non comme un substitut au jugement humain.
En quoi l’IA générative d’Adobe Firefly peut-elle influer sur l'avenir du design ?
L’IA générative transforme d’ores et déjà notre quotidien. En tant que spécialiste virtuelle, elle peut booster l’efficacité et la productivité dans de nombreux secteurs d’activité. En tant que partenaire de brainstorming, elle peut stimuler votre créativité.
La technologie évolue à tel un rythme que l’IA générative de demain sera peut-être très différente de celle d’aujourd’hui. En explorant les outils avec curiosité et prudence, nous pouvons profiter de leurs avantages et éviter certains écueils.
Comment l’IA générative est-elle exploitée par les architectes ?
Découvrez comment l’IA générative transforme les workflows en architecture. Des premiers croquis aux modèles 3D complets, elle permet d’explorer des concepts, d’affiner les plans et de visualiser les espaces plus rapidement que jamais. Découvrez le rôle de l’IA générative dans le domaine de l’architecture plus en détail.
Comment l’IA générative est-elle exploitée par les spécialistes du développement de jeux ?
Découvrez comment l’IA générative accélère la création d’univers, de personnages et de ressources, de sorte que les spécialistes du secteur puissent se focaliser sur le récit et le gameplay. Découvrez le rôle de l’IA générative dans le développement de jeux plus en détail.
Comment l’IA générative opère-t-elle, du prompt à la création ?
Voici comment l’IA générative opère en coulisses lorsque vous saisissez un prompt dans Firefly ou un autre outil génératif. Chaque étape associe machine learning avancé et commandes intuitives pour transformer vos instructions en contenu inédit.
1. Saisie et préparation
Commencez par saisir un prompt ou charger une image de référence. Le système se base sur ces éléments, c’est-à-dire qu’il interprète votre demande et se prépare à générer un résultat.
2. Codage
Les informations en entrée sont converties en représentation digitale compréhensible par le modèle. Par exemple, les mots sont décomposés en jetons, tandis que les images sont transformées en points de données décrivant les formes, les couleurs et les caractéristiques.
3. Connaissance du contexte et ajustement
Le modèle d’IA générative évalue votre entrée par rapport à ce qu’il a appris des données d’entraînement, en prêtant attention aux relations et au contexte. Cet ajustement permet de s’assurer que le résultat correspond à votre demande.
4. Création
Le modèle utilise ce qu’il a appris pour créer du contenu inédit, qu’il s’agisse de prédire le mot suivant dans une phrase, de transformer un bruit aléatoire en image ou de produire un son fidèle à la description.
5. Orientation et réglages
Les paramètres définis par vos soins (style, rapport L/H, palettes de marque, etc.) guident le processus afin que le résultat s’oriente vers un rendu, une tonalité ou une utilisation spécifique.
6. Post-traitement et export
Le système peaufine la création en améliorant sa qualité et en effectuant les derniers ajustements. Vous pouvez ensuite la télécharger, l’exporter ou l'affiner avec vos outils Firefly préférés ou d’autres applications Adobe.
FAQs sur le fonctionnement de l'IA générative
L’intelligence artificielle générative est une branche de l’IA qui se concentre sur la création ou la production de contenu (images, musique, texte, etc.) à l’aide d’algorithmes et de modèles de machine learning. L’IA générative nécessite généralement que l’utilisateur ou l’utilisatrice saisisse des données, comme un prompt, pour générer le résultat correspondant (texte, image, musique, vidéo, etc.).
L’IA générative requiert l’entraînement de modèles sur de vastes jeux de données (textes, images, sons ou vidéos) pour leur apprendre à reconnaître des schémas et des relations. Lorsque vous saisissez un prompt, le modèle s’appuie sur ces connaissances pour créer du contenu inédit, par exemple, en prédisant le mot suivant dans un texte ou en transformant du bruit en image.
Capable de créer des visuels à partir de prompts ou de photos de référence, le générateur d’images par IA d’Adobe Firefly est un parfait exemple d’IA générative. Citons également les chatbots qui produisent du texte, les outils de composition musicale ou encore les systèmes générant des vidéos et des modèles 3D.
Adobe Firefly exploite des modèles avancés, dont ceux de diffusion pour les images, afin de transformer vos prompts ou fichiers de référence en contenu inédit. Dans cette application, l’IA générative repose sur l’apprentissage de schémas dans des ensembles de données sous licence et libres de droits. Elle applique ensuite les connaissances acquises pour générer des images, des effets de texte et d’autres ressources de création utilisables à des fins commerciales sans aucun risque.
L’IA générative possède de nombreuses applications pratiques, parmi lesquelles l’écriture de code informatique, la création d’images et de vidéos, la génération de rapports, l’analyse de données commerciales et le service clientèle.
L’intelligence artificielle désigne généralement des machines qui imitent l’intelligence humaine pour accomplir des tâches. L’IA générative se concentre, quant à elle, sur la création ou la production de contenu (images, musique, texte, etc.) à l’aide d’algorithmes et de modèles de machine learning. Elle exige habituellement que l’utilisateur ou l’utilisatrice saisisse des données pour obtenir le résultat souhaité.
Les points forts de l’intelligence artificielle sont les gains d’efficacité, de productivité et de créativité. Ses points faibles sont les informations erronées, les préjugés, les violations de droit d’auteur et la consommation d’énergie.
Les entreprises et les particuliers peuvent se demander à quels stades de leurs workflows ils pourraient gagner en efficacité, en productivité et en créativité. Les entreprises qui intègrent l’IA générative doivent s’assurer que les résultats obtenus sont précis, exempts de préjugés et respectueux des droits d’auteur. Elles doivent également permettre à leur personnel de piloter la conceptualisation et la stratégie. Les particuliers peuvent, quant à eux, utiliser des outils d’IA générative pour travailler ou jouer, tout en restant vigilants concernant leurs informations personnelles.
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