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Qu'est-ce que l'IA générative ?

L’IA générative est un type d’intelligence artificielle (IA) qui peut créer de nouveaux contenus et de nouvelles idées, comme des images et des vidéos, et également réutiliser ses connaissances pour résoudre de nouveaux problèmes.

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Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’intelligence artificielle générative (IA générative) est un type d’IA capable de créer de nouveaux contenus et idées, notamment des conversations, des histoires, des images, des vidéos et de la musique. Elle peut apprendre le langage humain, les langages de programmation, l'art, la chimie, la biologie ou tout autre sujet complexe. Elle réutilise ce qu’elle sait pour résoudre de nouveaux problèmes.

Par exemple, elle peut apprendre le vocabulaire anglais et créer un poème à partir des mots qu'elle traite.

Votre entreprise peut utiliser l’IA générative à diverses fins, telles que les chatbots, la création multimédia, le développement et la conception de produits.

Jeunes entrepreneurs travaillant ensemble sur un nouveau projet

Exemples d’IA générative

L’IA générative offre de nombreux cas d’utilisation dans tous les secteurs

Services financiers

Les sociétés de services financiers exploitent la puissance des outils d’IA générative pour mieux servir leurs clients tout en réduisant les coûts :

les institutions financières utilisent des chatbots pour générer des recommandations de produits et répondre aux demandes des clients, améliorant ainsi le service client global.
Les établissements de crédit accélèrent l’approbation des prêts pour les marchés financièrement mal desservis, en particulier dans les pays en développement.
Les banques détectent rapidement les fraudes liées aux réclamations, aux cartes de crédit et aux prêts.
Les entreprises d’investissement exploitent l’IA générative pour fournir des conseils financiers sûrs et personnalisés à leurs clients à faible coût.

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Santé et sciences de la vie

Un des cas d’utilisation les plus prometteurs de l’IA générative est l’accélération de la découverte et de la recherche de médicaments. L’IA générative peut créer de nouvelles séquences protéiques dotées de propriétés spécifiques pour la conception d’anticorps, d’enzymes et de vaccins, ainsi que pour la thérapie génique.

Les entreprises du secteur de la santé et des sciences de la vie utilisent des outils d’IA générative pour concevoir des séquences géniques synthétiques destinées à des applications en biologie synthétique et en ingénierie métabolique, telles que la création de nouvelles voies biosynthétique ou l'optimisation de l'expression génique à des fins de biofabrication.

Les outils d’IA générative créent également des données synthétiques sur les patients et les soins de santé. Ces données peuvent être utiles pour entraîner des modèles d'IA, simuler des essais cliniques ou étudier des maladies rares sans avoir accès à de grands jeux de données réelles.

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Industrie et construction automobile

Les constructeurs automobiles utilisent la technologie d’IA générative pour une multitude de cas d’utilisation, de l’ingénierie aux expériences embarquées en passant par le service client. Par exemple, ils optimisent la conception des pièces mécaniques afin de réduire la pénétration dans l’air dans la conception des véhicules ou adapter la conception des assistants personnels.

Les constructeurs automobiles utilisent des outils d’IA générative pour offrir un meilleur service client en fournissant des réponses rapides aux questions les plus courantes des clients. L’IA générative crée de nouvelles conceptions de matériaux, puces et pièces pour optimiser les processus de fabrication et réduire les coûts.

Un autre cas d’utilisation de l’IA générative est la synthèse de données pour tester des applications. en particulier pour des données qui ne sont pas souvent incluses dans les jeux de données de test (comme les défauts ou les cas périphériques).

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Télécommunications

Les cas d’utilisation de l’IA générative dans les télécommunications visent à réinventer l’expérience client définie par les interactions cumulées des abonnés sur tous les points de contact du parcours client.

Par exemple, les organismes de télécommunications appliquent l’IA générative pour améliorer le service client grâce à des agents conversationnels en temps réel. Ils réinventent ainsi les relations avec les clients grâce à des assistants commerciaux hyperpersonnalisés. Ils optimisent également les performances du réseau en analysant les données du réseau pour recommander des solutions.

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Multimédia et divertissement

Qu’il s’agisse d’animations, de scripts ou de longs métrages, les modèles d’IA générative produisent du contenu novateur à une fraction du coût et du temps habituellement nécessaires.

Parmi les autres cas d’utilisation de l’IA générative dans le secteur, citons :

les artistes peuvent compléter et améliorer leurs albums avec de la musique générée par l’IA afin de créer de nouvelles expériences.
Les entreprises de médias utilisent l’IA générative pour améliorer l’expérience de leur public en proposant du contenu et des publicités personnalisés afin d’augmenter leurs revenus.
Les sociétés de jeux utilisent l’IA générative pour créer de nouveaux jeux et permettre aux joueurs de créer des avatars.

Avantages de l’IA générative

Selon Goldman Sachs, l’IA générative pourrait entraîner une augmentation de 7 % (soit près de 7 000 milliards USD) du PIB mondial et augmenter la croissance de la productivité de 1,5 point de pourcentage sur une période de 10 ans. Nous allons maintenant voir les autres avantages de l'IA générative.

Accélération de la recherche

Les algorithmes d’IA générative peuvent explorer et analyser des données complexes de nouvelles manières, permettant aux chercheurs de découvrir de nouvelles tendances et de nouveaux modèles qui ne seraient peut-être pas apparents autrement. Ces algorithmes peuvent résumer du contenu, définir des solutions multiples, réfléchir à des idées et créer une documentation détaillée à partir de notes de recherche. C'est pourquoi l'IA générative améliore considérablement la recherche et l'innovation. Par exemple, les systèmes d'IA générative sont utilisés dans l'industrie pharmaceutique pour générer et optimiser des séquences protéiques et accélérer considérablement la découverte de médicaments.

Amélioration de l'expérience client

L'IA générative peut répondre naturellement aux conversations humaines et servir d'outil pour le service client et la personnalisation des flux de travail clients. Par exemple, vous pouvez utiliser des chatbots, des bots vocaux et des assistants virtuels alimentés par l'IA qui répondent plus précisément aux clients avec la résolution au premier contact. Ceux-ci peuvent accroître l'engagement des clients en présentant des offres et en communiquant de manière personnalisée.

Optimisation des processus métier

Grâce à l'IA générative, votre entreprise peut optimiser ses processus métier à l'aide d'applications de machine learning (ML) et d'IA dans tous les secteurs d'activité. Vous pouvez appliquer cette technologie à toutes les branches d'activité, notamment l'ingénierie, le marketing, le service client, la finance et les ventes.

Par exemple, voici ce que l'IA générative peut faire pour l'optimisation :

extraire et synthétiser les données de n’importe quelle source pour les fonctions de recherche de connaissances ;
évaluer et optimiser différents scénarios de réduction des coûts dans des domaines tels que le marketing, la publicité, les finances et la logistique ;
générer des données synthétiques pour créer des données étiquetées pour l’apprentissage supervisé et d’autres processus de ML.

Augmentation de la productivité des employés

Les modèles d'IA générative peuvent améliorer les flux de travail des employés et servir d'assistants efficaces pour tous les membres de votre entreprise. Ils peuvent tout faire comme des humains, de la recherche à la création. L'IA générative peut améliorer la productivité de différents types d'employés :

elle soutient les tâches créatives en générant plusieurs prototypes en fonction d'entrées et de contraintes ; elle peut également optimiser les conceptions existantes en fonction des commentaires humains et des contraintes spécifiées ;
elle génère des suggestions de code logiciel pour les tâches de développement d’applications ;
elle participe à la gestion en générant des rapports, des résumés et des projections ;
elle génère des scripts de vente, du contenu d’e-mails et des articles de blog pour les équipes marketing.

Vous pouvez gagner du temps, réduire les coûts et améliorer l'efficacité au sein de votre entreprise.

Comment a évolué la technologie d'IA générative ?

Les modèles génératifs primitifs sont utilisés depuis plusieurs décennies dans les statistiques pour faciliter l'analyse numérique des données. Les réseaux neuronaux et le deep learning sont les précurseurs récents de l'IA générative moderne. Les autoencodeurs variationnels (VAE), développés en 2013, ont été les premiers modèles génératifs de deep learning capables de générer des images et des discours réalistes.

VAE

Les VAE (encodeurs automatiques variationnels) ont été les premiers à créer de nouvelles variantes de plusieurs types de données. Cela a conduit à l'émergence rapide d'autres modèles d'IA générative tels que les réseaux antagonistes génératifs et les modèles de diffusion. Ces innovations visaient à générer des données qui ressemblaient de plus en plus à des données réelles, bien qu’elles aient été créées artificiellement.

Transformateurs

En 2017, un nouveau tournant dans la recherche sur l'IA s'est produit avec l'introduction des transformateurs. Les transformateurs ont parfaitement intégré l'architecture encodeur-décodeur grâce à un mécanisme d'attention. Ils ont rationalisé le processus d'entraînement des modèles de langage avec une efficacité et une polyvalence exceptionnelles. Des modèles remarquables tels que GPT se sont imposés comme des modèles incontournables capables de se pré-entraîner sur de vastes corpus de texte brut et de les affiner pour des tâches variées.

Les transformateurs ont repoussé les limites du traitement du langage naturel. Ils ont renforcé les capacités génératives pour des tâches allant de la traduction et de la synthèse à la réponse aux questions.

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