Qu’est-ce que l’IA générative ? Oui, tout le monde se pose la même question de nos jours. Depuis 2020, les dépenses en IA générative ont augmenté de 425 %, atteignant plus de 2 milliards de dollars. Certaines des utilisations les plus connues de l’IA générative aujourd’hui relèvent du domaine de l’apprentissage automatique. Les données de formation peuvent être utilisées pour générer de nouveaux contenus tels que des photos, des films ou même du texte à l’aide de cette méthode.
ChatGPT, DALL-E 2 et Bing AI sont quelques-uns des outils d’IA générative les plus connus.
Qu’est-ce que l’IA générative ?
Au lieu de simplement analyser et catégoriser les données existantes, la discipline de l’intelligence artificielle générative (IA) tente de générer de nouvelles données à partir de zéro. L’intelligence artificielle (IA) générique décrit les systèmes d’apprentissage automatique qui peuvent créer un nouveau sens à partir de données préexistantes. ChatGPT, GPT-3.5, DALL-E, MidJourney, Jasper et Stable Diffusion font partie des meilleurs outils d’IA générative, avec Alpha Code de DeepMind (GoogleLab).
Quelle sera la technologie la plus importante au cours des 50 prochaines années ?
Emad pense qu’il s’agit d’IA générative. Je pense que c’est la technologie d’inversion du temps. Qu’en penses-tu? pic.twitter.com/ZLBBu65fkX
— Peter H. Diamandis, MD (@PeterDiamandis) 8 février 2023
L’intelligence artificielle générative fait référence à la technologie qui permet la création de nouvelles informations à partir de sources existantes telles que du texte, des fichiers audio et des photographies (IA). Afin de reproduire l’entrée, les ordinateurs peuvent désormais utiliser l’intelligence artificielle générative pour identifier le modèle sous-jacent.
Il existe 3 techniques d’IA générative :
- Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : Deux réseaux de neurones distincts – un “générateur” et un “discriminateur” – constituent un GAN. Ces réseaux de neurones se font concurrence pour trouver un juste milieu.
- Transformateurs : En utilisant des modèles de cognition humaine, des transformateurs tels que GPT-3, LaMDA et Wu-Dao peuvent déterminer l’importance relative des différentes parties d’un ensemble de données d’entrée. Ils sont formés à reconnaître le langage et les images, à en développer de nouvelles à partir de grandes bases de données et à classer celles qui existent déjà.
- Auto-encodeurs variationnels : L’encodeur convertit l’entrée en un code compressé, que le décodeur utilise ensuite pour restaurer les données d’origine.
Importance des outils d’IA générative
Le potentiel des machines à fabriquer des choses à la fois sensées et esthétiques n’entre que maintenant dans la phase de développement. Par définition, l’intelligence artificielle générative fait référence à des cas dans lesquels un ordinateur génère quelque chose de nouveau plutôt que d’analyser un existant.
Les technologies d’IA générative progressent rapidement pour être plus rapides et plus rentables que ce que les gens peuvent générer à la main et même supérieures à ce qu’elles produisent dans certains cas. Les médias sociaux, les jeux vidéo, la publicité, l’architecture, la programmation informatique, la conception graphique, le développement de produits, le droit, le marketing et les ventes ne sont que quelques-uns des domaines propices à l’innovation. Pourtant, l’IA générative peut permettre une production améliorée, accélérée et plus rentable dans divers secteurs de consommation. En effet, certaines tâches pourraient être complètement remplacées par l’IA, tandis que d’autres bénéficieraient davantage d’une boucle créative itérative étroite entre les humains et les machines. Le potentiel de l’IA générative pour réduire à zéro le coût marginal du travail créatif et intellectuel est passionnant car il pourrait entraîner des augmentations massives de la production par travailleur, du PIB et du cours des actions.
De nombreuses personnes sont bien payées pour effectuer un travail intellectuel et un travail créatif, que l’IA générative espère améliorer. L’utilisation de l’IA générative pourrait augmenter la productivité et l’innovation dans certains domaines d’au moins 10 %. Cela signifie qu’ils s’améliorent de toutes les manières, y compris la vitesse, l’efficacité et la capacité. En conséquence, la valeur économique créée par l’IA générative pourrait se chiffrer en milliers de milliards de dollars.
Applications IA génératives
Le domaine de l’intelligence artificielle générative (IA) se développe rapidement et englobe désormais de nombreuses utilisations. Les photographies, les textes longs, les e-mails, les publications sur les réseaux sociaux, les enregistrements audio, les données structurées et même le code source ne sont que quelques-uns des types d’informations qu’ils peuvent traiter. De plus, ils peuvent créer du matériel original, traduire, répondre à des questions, effectuer une analyse des sentiments, résumer et même réaliser de courtes vidéos. Les entreprises pourraient grandement bénéficier de l’adoption de ces moteurs de contenu universels. Actuellement, certaines des utilisations les plus courantes de l’IA générative se situent dans des contextes marketing. Les applications futures de l’IA générative dans les soins de santé et les sciences de la vie pourraient inclure la détection de maladies et l’identification de thérapies potentielles.
Pour le moment, considérez les exemples suivants d’IA générative en action que vous pourriez rencontrer :
- Rédaction
- Assistants d’écriture
- Génération de code
- Génération artistique
- Jeux
- Publicité dans les médias
- Conception
- Réseaux sociaux
Les meilleurs outils d’IA générative
Nous avons déjà passé en revue certains des meilleurs outils d’IA générative :
- Artbreeder IA
- IA Bing
- Google Barde IA
- ChatGPT
- Google MusicLM AI
- Tome IA
- StarryAI
- Chinchilla IA
- IA Uberduck
- Machine à remonter le temps MyHeritage AI
- IA Meta Galactica
- Make-A-Video Meta AI
- Rêve de Wombo
- DALL-E 2
- Générateur d’art Stable Diffusion AI
Images IA génératives
La majorité des solutions d’IA générative mentionnées ci-dessus se concentrent sur la production de nouvelles images. Les outils d’IA qui peuvent générer des graphiques en deux, trois ou même quatre dimensions ont besoin d’une entrée de texte comme point de départ. Jetez un œil à ces exemples de photos générées par l’intelligence artificielle :
Un exemple des résultats impressionnants que l’IA générative peut obtenir est la création de représentations photoréalistes d’humains. Voir ci-dessous un exemple d’IA générative qui pourrait facilement passer pour une photographie.
La création d’avatars est une utilisation courante de l’IA dans le domaine de la génération d’images. TikTok est l’une des plateformes les plus utilisées pour partager des instances d’IA générative.
@dawnaiapp Le nom de l’application est Dawn AI #s’orienter #dawnai
Les techniques d’IA générative permettent d’assumer facilement la personnalité de n’importe quel personnage historique, qu’il s’agisse d’un astronaute, d’un noble du XIXe siècle, d’un chevalier du Moyen Âge ou d’un pharaon de l’Égypte ancienne.
Les images IA génératives ne sont pas les seuls exemples d’intelligence artificielle. Savez-vous qu’OkCupid teste les questions de correspondance générées par ChatGPT ? Au fur et à mesure que l’IA générative s’améliore, de nouveaux exemples seront ajoutés à la liste.
Source: Qu’est-ce que l’IA générative et pourquoi est-elle importante ?