What are the two main types of generative AI models?

• L'IA générative est une intelligence artificielle capable d'utiliser des algorithmes, modèles et règles complexes, d'apprendre à partir d'ensembles de données à grande échelle, puis de générer de nouvelles données avec des caractéristiques similaires, dépassant largement les capacités de traitement et d'analyse de données des logiciels traditionnels.
• Il existe de nombreux types de modèles d'IA générative, chacun avec son approche unique de la génération de contenu. Les modèles les plus utilisés sont les autoencodeurs variationnels (VAE) et les réseaux antagonistes génératifs (GAN).

Des produits comme les chatbots ChatGPT, Copilot, Gemini et LLaMA, les systèmes de génération d'images par IA tels que Stable Diffusion, Midjourney et DALL-E, ainsi que les générateurs vidéo IA comme Sora font tous partie de notre quotidien. Derrière ces produits, différents modèles assurent leur fonctionnement et leur maintenance. Voir aussi: Ziggo Group nomme ses dirigeants avant l'introduction en Bourse à Amsterdam en 2027.

IA générative

L'IA générative (GenAI ou GAI) est une intelligence artificielle capable d'utiliser des modèles génératifs pour générer du texte, des images, des vidéos ou d'autres données, en utilisant des algorithmes, modèles et règles complexes, en apprenant à partir d'ensembles de données à grande échelle, puis en générant de nouvelles données avec des caractéristiques similaires, dépassant largement les capacités de traitement et d'analyse de données des logiciels traditionnels. Voir aussi: Association ECHOES.

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2023 est connue comme l'année de la percée de l'intelligence artificielle générative, la technologie passant progressivement d'une génération de langage unique à un développement rapide multimodal et incarné. Voir aussi: Département IT - Athlok.

Des entreprises comme Anthropic, Microsoft, Google et Baidu, ainsi que de nombreuses petites entreprises, ont développé des modèles d'IA générative largement utilisés dans divers secteurs, notamment le développement logiciel, la santé, la finance, le divertissement, et bien d'autres. Voir aussi: Alejandro Estua.

Types de modèles génératifs

Il existe de nombreux types de modèles d'IA générative, chacun avec son approche unique de la génération de contenu. Parmi les types les plus connus de modèles d'IA générative figurent les autoencodeurs variationnels (VAE), les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les techniques de diffusion, les transformeurs et les champs de rayonnement neuronal (NeRF). Voir aussi: Alejandro Manzo.

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Les modèles les plus utilisés sont les VAE et les GAN. Chacun de ces modèles présente des avantages et des inconvénients, en fonction de la complexité et de la qualité des données. Voir aussi: Alejandro Hernandez.

1. VAEs

Les VAE ont été développés en 2014 pour utiliser des réseaux de neurones afin d'encoder les données plus efficacement. Ils sont idéaux pour générer de nouvelles instances à partir de petites quantités d'informations, corriger des images ou données bruitées, détecter des contenus anormaux dans les données et combler les informations manquantes. Voir aussi: Alejandro Garza.

Les VAE sont utilisés dans la détection d'anomalies et la sécurité. Par exemple, en réponse à une activité réseau anormale ou à des transactions frauduleuses, ils peuvent comprendre le modèle normal des données et identifier les anomalies ou les vulnérabilités de sécurité potentielles. Voir aussi: Alejandro Guerrero.

La prochaine itération des VAE se concentrera probablement sur l'amélioration de la qualité des données générées, l'accélération de l'entraînement et l'exploration de leur applicabilité aux données séquentielles.

2. GANs

Les GAN ont été développés en 2014 et sont utilisés pour générer des visages réalistes et des chiffres imprimés. Les GAN peuvent être utilisés pour générer des données synthétiques réalistes afin d'entraîner des modèles robustes et de tester des systèmes sûrs.

Parmi les exemples, citons la création de données de trafic réseau réelles pour tester la résilience d'un système de détection d'intrusion ou la génération d'échantillons de logiciels malveillants réels pour évaluer les logiciels antivirus.

D'un autre côté, les GAN peuvent également être utilisés de manière malveillante pour générer des données synthétiques similaires à des informations sensibles, ce qui pose des risques pour la vie privée. Les GAN peuvent également souffrir d'effondrements de mode, amenant les générateurs à produire des sorties limitées et répétitives, ce qui les rend difficiles à entraîner, et sans contrôle clair sur les échantillons générés.

La prochaine génération de GAN se concentrera sur l'amélioration de la stabilité et de l'intégration du processus d'entraînement, l'extension de son applicabilité à d'autres domaines et le développement de mesures d'évaluation plus efficaces.