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Fin 2022, ChatGPT a été lancé et est rapidement devenu viral car les utilisateurs ont été impressionnés par ses capacités avancées par rapport aux fonctionnalités fournies par les chatbots ou assistants personnels existant sur les sites web à l’époque.
ChatGPT, qui signifie “Chat Generative Pre-Trained Transformer”, est une forme d’intelligence artificielle générative (Generative AI). L’IA générativeest une branche de l’intelligence artificielle adaptée à la création de nouveaux contenus tels que du texte, des images, du son, etc. à partir de données existantes fournies aux modèles d’IA.
Les modèles d’IA générative utilisent généralement de grands ensembles de données pour former des réseaux neuronaux capables d’identifier des modèles dans les données. Ces modèles sont ensuite utilisés pour générer le nouveau contenu. Ces modèles sont très complexes et nécessitent des ressources informatiques considérables. Parmi les exemples de ces modèles, citons les grands modèles de langage (LLM), les réseaux adversaires génératifs (GAN), les modèles basés sur des transformateurs et les modèles d’autoencodeurs variationnels (VAE). ChatGPT, en particulier, utilise un modèle basé sur un transformateur conçu pour les tâches de compréhension et de génération du langage naturel.
Utilisations de l’IA générative
Les modèles d’IA générative sont appliqués dans divers domaines, notamment les suivants :
Création de contenu
Les modèles génératifs texte-image comme DALL-E sont capables de créer des œuvres d’art à partir d’un texte saisi par l’utilisateur final. Les modèles génératifs image-texte, quant à eux, pourraient être utilisés pour générer des légendes textuelles à partir d’une image téléchargée par un utilisateur final.
Traitement du langage naturel
L’IA générative peut être utilisée pour différentes tâches de NLP telles que la génération de textes, la traduction automatique et les assistants virtuels. Grâce à la puissance des modèles d’IA générative actuels, les résultats (articles, traductions, réponses aux requêtes, etc.) ressemblent à ceux d’un être humain.
Augmentation des données
La formation de modèles d’apprentissage automatique nécessite généralement de grands volumes d’ensembles de données de formation qui ne sont pas toujours facilement disponibles. Les modèles génératifs peuvent être utilisés pour augmenter les données d’apprentissage en générant des données synthétiques.
Divertissement + jeux
L’industrie du jeu peut également bénéficier des modèles génératifs pour la création de personnages, de scénarios et d’autres contenus liés au jeu.
Adoption de l’IA générative
De plus en plus d’utilisateurs adoptentl’IA générativedans leur vie quotidienne. On prévoit que l’utilisation de cette technologie dépassera le taux d’adoption des appareils mobiles en raison de son faible coût d’adoption. Avant que le ChatGPT ne devienne largement populaire, les premiers utilisateurs de modèles génératifs étaient les secteurs de la santé (génération de rapports médicaux), du marketing (création de contenu et engagement des clients), de la finance (rapports financiers automatisés) et du support client (chatbots et assistants virtuels).
Préoccupations concernant l’IA générative
Malgré l’adoption exponentielle de l’IA générative dans différents secteurs, diverses organisations ont exprimé des inquiétudes quant au risque éthique et à l’utilisation abusive de cette technologie. Les modèles d’IA générative peuvent être utilisés pour créer des fausses nouvelles, des articles ou des messages sur les médias sociaux très convaincants, ce qui pourrait susciter la méfiance et aggraver le problème de la désinformation en ligne. En outre, l’automatisation de la production de contenu par l’IA générative peut potentiellement déplacer des emplois dans des secteurs qui dépendent des créateurs de contenu humains, tels que l’industrie de l’écriture et du cinéma.
Au Canada, le gouvernement fédéral a publié des lignes directrices à l’intention des employés concernant l’utilisation d’outils d’IA générative dans le cadre de leurs activités. Selon ces lignes directrices, les institutions doivent évaluer et atténuer les risques, et limiter leur utilisation aux activités pour lesquelles elles peuvent gérer efficacement les risques.
Innovation générative basée sur l’IA
Bien que l’utilisation omniprésente de l’IA générative comporte des risques, il ne fait aucun doute que cette technologie est là pour durer. Des innovations récentes permettent aux modèles d’IA générative de traiter des modalités multiples telles que le texte et les images. La traduction d’images d’un domaine à un autre a également été possible grâce au développement de la traduction multimodale non supervisée d’image à image.
