- L'IA générative est une intelligence artificielle capable d'utiliser des algorithmes, modèles et règles complexes, d'apprendre à partir de grands ensembles de données, puis de générer de nouvelles données aux caractéristiques similaires, dépassant largement les capacités de traitement et d'analyse des 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 tels que ChatGPT, Copilot, Gemini et LLaMA, les systèmes de génération d'images par IA texte-image comme Stable Diffusion, Midjourney et DALL-E, ainsi que les générateurs de vidéo par IA comme Sora ont tous contribué à notre vie quotidienne. Derrière ces produits se trouvent différents modèles qui assurent leur fonctionnement et leur maintenance.
L'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 de grands ensembles de données, puis en générant de nouvelles données aux caractéristiques similaires, dépassant largement les capacités de traitement et d'analyse des données des logiciels traditionnels.
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L'année 2023 est connue comme l'année de percée de l'intelligence artificielle générative, la technologie passant d'une génération de langage unique à un développement multimodal et incarné rapide.
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.
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 radiance neuronale (NeRF).
Les modèles les plus utilisés sont les VAE et les GAN. Chacun de ces modèles présente des avantages et des inconvénients, selon la complexité et la qualité des données.
1. VAE
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 petits morceaux d'information, corriger des images ou des données bruitées, détecter des contenus anormaux dans les données et combler les informations manquantes.
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 des anomalies ou des vulnérabilités de sécurité potentielles.
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 son applicabilité aux données séquentielles.
2. GAN
Les GAN ont été développés en 2014 et sont utilisés pour générer des visages réalistes et des nombres imprimés. Les GAN peuvent être utilisés pour générer des données synthétiques réelles pour entraîner des modèles robustes et tester des systèmes sécurisés.
Parmi les exemples, citons la création de données réelles de trafic réseau pour tester la résilience d'un système de détection d'intrusion ou la génération d'échantillons réels de logiciels malveillants 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, posant des risques pour la vie privée. Les GAN peuvent également souffrir d'effondrements de mode, ce qui amène les générateurs à produire des sorties limitées et répétitives, les rendant 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 métriques d'évaluation plus efficaces.