Qu’est-ce que l’IA générative ? Un guide pour les débutants

L'intelligence artificielle (IA) a transformé la façon dont les gens gèrent divers processus quotidiens. L’IA générative est l’une de ses branches les plus intrigantes.

Vous savez peut-être déjà que diverses industries, des médias et du divertissement à la santé et à la finance, utilisent les technologies de l'IA depuis un certain temps.

Par exemple, Spotify utilise des algorithmes d'IA et l'apprentissage automatique pour alimenter son système de recommandation musicale personnalisé. Un autre exemple est DeepMind Health, une filiale de Google Health qui se concentre sur l'application de la technologie de l'IA à la recherche médicale.

Mais l’IA générative – elle amène les choses à un tout autre niveau !

L'IA générative peut créer du contenu à partir de zéro. Cela inclut la génération d'images, de texte et de musique.

Grâce à sa capacité à générer des résultats uniques et réalistes, l’IA générative a attiré une attention considérable partout dans le monde. Cela remodèle la façon dont nous percevons et interagissons avec la technologie.

Dans cet article, nous plongerons dans le monde de l'IA générative, en explorant sa définition, son fonctionnement interne, ses applications, ses défis et bien plus encore. Continuez à lire pour découvrir les détails !

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L'IA générative, également connue sous le nom d'intelligence artificielle générative, fait référence à un sous-ensemble de techniques d'intelligence artificielle axées sur la création de contenu nouveau et original.

Contrairement aux approches traditionnelles d’IA qui s’appuient sur des règles prédéterminées et analysent les données existantes, les modèles d’IA génératifs ont la capacité de générer du nouveau contenu en apprenant des modèles et des structures à partir d’un ensemble de données donné.

Le concept clé derrière l’IA générative est la génération de contenu qui n’est pas une réplique directe de données existantes, mais plutôt une création innovante.

Comment fonctionne l’IA générative ?

L'IA générative fonctionne en utilisant des algorithmes complexes et des réseaux de neurones pour apprendre des modèles et des structures à partir d'un vaste ensemble de données. Sans entrer dans les détails techniques, voici une explication simplifiée de son fonctionnement :

Entraînement: Le modèle d'IA générative est formé sur un ensemble de données contenant des exemples du type de contenu qu'il est censé générer. Par exemple, si l’objectif est de générer des images, le modèle est formé sur un ensemble étendu d’images.
Modèles d'apprentissage : Pendant le processus de formation, le modèle d'IA analyse l'ensemble de données et apprend les modèles, styles et caractéristiques sous-jacents du contenu. Il identifie les caractéristiques communes et les corrélations entre différents éléments.
Générer du nouveau contenu : Une fois la formation terminée, le modèle d'IA générative peut générer du nouveau contenu en utilisant les modèles et les fonctionnalités qu'il a appris. Il prend en compte une entrée aléatoire, connue sous le nom de vecteur latent, et la transforme en une sortie significative qui ressemble aux exemples sur lesquels il a été formé.
Réglage fin: Pour améliorer la qualité du contenu généré, le modèle peut être affiné en fournissant des commentaires. Par exemple, si les images générées ne sont pas suffisamment réalistes, les évaluateurs humains peuvent évaluer la qualité et le modèle peut ajuster ses paramètres pour produire de meilleurs résultats.
Itération: Le processus de formation, de génération et de réglage peut être répété plusieurs fois pour affiner le modèle d'IA générative et améliorer ses résultats pour une meilleure expérience utilisateur.

Il convient de noter que la complexité et l'architecture des modèles d'IA générative peuvent varier en fonction de la tâche spécifique et des techniques utilisées.

Quelques modèles d'IA générative populaires inclure:

Réseaux adverses génératifs (GAN) pour la génération multimédia, comme des images et de la musique
Auto-encodeurs variationnels (VAE) pour la génération de données synthétiques
Modèles basés sur des transformateurs comme GPT (Transformateur génératif pré-entraîné) pour une génération de texte et de contenu de type humain

De nombreux outils d'IA permettant de générer différents types de contenu que vous trouverez désormais utilisent GPT. GPT-4 est la version la plus récente.

Applications de l'IA générative

L'IA générative a un large éventail d'applications dans divers domaines. Je vais passer en revue quelques exemples notables dans les sections qui suivent.

1. Génération de texte

Les modèles d'IA générative peuvent également générer un texte cohérent et contextuellement pertinent sur la base de vastes données textuelles qu'ils ont alimentées, notamment des livres, des articles et d'autres ressources textuelles. Cela a des applications dans le traitement du langage naturel (NLP), où il peut être utilisé pour créer des agents conversationnels, générer des descriptions de produits, écrire des articles de blog, ou même aider à l'écriture créative.

Vous décrivez simplement à l’IA le type de texte dont vous avez besoin et elle le créera. Par exemple, vous pouvez demander à un outil d’IA de génération de texte d’écrire une chanson d’amour, une nouvelle romantique, un tweet, etc.

La plupart des outils d'IA pour générer du texte fournissent des modèles (pour les différents types de contenu écrit) parmi lesquels vous pouvez sélectionner, puis fournir votre contribution sur des éléments tels que le sujet, le ton de la voix et la langue.

Autres comme ChatGPT sont livrés avec une fonction de chat où vous pouvez demander une assistance par SMS. Dans ce cas, vous êtes libre de leur demander d'écrire n'importe quoi, de paraphraser ou même de résumer un long texte en points digestes.

Vous trouverez ci-dessous un poème généré par l'IA :

2. Génération d'images

Les modèles d'IA génératifs tels que les réseaux contradictoires génératifs (GAN) peuvent générer des images réalistes et de haute qualité. Ces modèles ont été utilisés dans des domaines tels que l'art, le design et la publicité pour créer de nouveaux contenus visuels, générer des variations d'images existantes et même aider à la création d'environnements virtuels.

Vous décrivez simplement l'image souhaitée et l'IA fournira différentes variations en fonction du vaste ensemble de données d'images sur lesquelles elle a été formée.

Besoin d’une image du Pape chevauchant un cheval, d’un chat conduisant un tracteur ou d’un extraterrestre inexistant ? Tu l'as eu!

Consultez cet exemple d'image générée par l'IA :

3. Génération de voix

Si vous ne le saviez pas, créer un discours réaliste et humain à partir d'un texte est possible grâce à l'IA générative. Cette technologie a connu des progrès significatifs ces dernières années.

Aujourd’hui, la génération de voix synthétiques difficiles à distinguer des voix humaines réelles est possible.

La génération vocale IA peut être utilisée dans diverses industries. Il s'agit notamment des divertissements, des jeux, des assistants virtuels, des livres audio et des outils d'accessibilité pour les utilisateurs ayant des troubles de la parole.

For instance, voice assistants like Siri, Alexa, and Google Assistant rely on generative AI to provide spoken responses to user queries. What’s more, this technology, brought forth by AI voice generators like Murf.ai, has given birth to faceless YouTube channels.

Les YouTubers peuvent créer différents types de vidéos sans réellement y parler. Tout ce que vous avez à faire est de créer un ensemble de diapositives, de clips ou d'animations pertinents pour accompagner la voix, et le tour est joué !

Cependant, le développement de l’IA générative dans la synthèse vocale a également soulevé des préoccupations éthiques. Quelqu'un peut facilement utiliser la technologie à mauvais escient pour créer un son deepfake, dans lequel la voix d'une personne est imitée de manière convaincante sans son consentement. Cela a des implications en matière de fraude, d’usurpation d’identité et de désinformation.

4. Composition musicale

Avec l'aide de l'IA générative, il est possible de composer de la musique originale. Les modèles y parviennent en apprenant des compositions existantes.

Ils peuvent générer des mélodies, des harmonies et même des pièces musicales complètes. La musique générée par l'IA simplifie la production musicale et permet de fournir des bandes sonores pour les films ou les jeux ou une musique de fond pour les vidéos marketing.

5. Génération vidéo

C’est comme une combinaison de texte, d’images, de voix et de musique générés par l’IA. Bien que la génération de vidéo IA n'ait pas été perfectionnée, il est toujours possible de créer une vidéo à l'aide de l'IA.

La raison pour laquelle je dis que ce n'est pas encore là, c'est que la plupart des IA de génération vidéo actuelles peuvent créer des types spécifiques de vidéos, qui sont des vidéos à tête parlante.

Grâce à l’IA générative, vous pouvez créer des personnages virtuels réalistes et expressifs, appelés avatars IA, capables de prononcer des mots ou même d’interagir avec d’autres personnes. Ces avatars sont conçus pour imiter les mouvements du visage, les expressions et les modèles de discours de type humain.

Ces types de vidéos générées par l'IA fonctionnent bien pour les vidéos explicatives, éducatives et promotionnelles qui nécessitent un présentateur. Tout ce que vous avez à faire est de trouver le bon outil, de choisir l'avatar qui correspond à vos préférences vidéo et de saisir le texte que vous souhaitez qu'il dise.

La plupart des plates-formes de génération de vidéos IA disponibles offrent une grande variété d'avatars IA. Vous pouvez les trouver par sexe, âge, race, etc.

Les têtes parlantes d’avatar IA peuvent être utilisées pour les acteurs numériques dans les films, les émissions de télévision et les jeux vidéo. Cette technologie permet la création de personnages virtuels capables de livrer des répliques et de représenter des émotions de manière convaincante sans avoir recours à des acteurs humains dans des scénarios spécifiques.

Cette technologie présente également un risque si elle est mal utilisée. Imaginez votre célébrité préférée vous appelant par votre nom dans vos messages privés (quelqu'un pourrait tomber dans le piège !)

Défis et limites de l'IA générative

Si l’IA générative a montré des capacités remarquables, elle est également confrontée à plusieurs défis et limites. Voici quelques-uns des principaux :

Qualité et cohérence : Bien que les modèles soient continuellement améliorés, générer un contenu cohérent et de haute qualité peut s’avérer difficile dans certains cas. Ils peuvent produire des résultats visuellement ou contextuellement incohérents et conduire à des résultats irréalistes ou absurdes.
Biais et injustice : Les données existantes dont tirent les modèles d’IA génératives peuvent contenir des biais. Ces préjugés et inégalités sociétales peuvent se refléter dans le contenu généré.
Dépendance des données : Les modèles d'IA générative s'appuient fortement sur des ensembles de données vastes et diversifiés pour la formation, et la qualité et la diversité des données de formation peuvent affecter le contenu généré. Des données d'entraînement limitées ou biaisées peuvent entraîner des résultats d'IA sous-optimaux ou biaisés.
Ressources informatiques : La formation et l'exécution de modèles d'IA génératifs peuvent nécessiter beaucoup de calculs et nécessiter des ressources importantes. Vous avez besoin d'un matériel puissant et de grandes quantités de mémoire et de telles exigences limitent l'accessibilité et l'évolutivité de ces modèles.
Considérations éthiques: Diverses préoccupations existent lorsque les gens parlent de l’IA générative, comme le potentiel d’utilisation abusive, les deepfakes et la création de contenu trompeur ou préjudiciable.

Relever ces défis nécessite une recherche et un développement continus. Des techniques telles que l’augmentation des données, la régularisation et la formation contradictoire peuvent contribuer à améliorer la qualité et la diversité du contenu généré.

Il est nécessaire d'employer des lignes directrices éthiques, des stratégies de détection des biais et d'atténuation pour garantir une utilisation responsable de l'IA générative. Des efforts continus pour améliorer l’interprétabilité et le contrôle des résultats générés sont également essentiels pour instaurer la confiance dans ces modèles.

Outils d'IA générative

Divers outils d’IA générative sont disponibles, certains gratuits, d’autres payants, ou un mélange des deux options.

Jasper AI (pour le texte)

Jasper est actuellement l'un des meilleurs outils d'IA pour générer du contenu IA. C'est un outil que j'ai moi-même utilisé pour créer du texte tel que des titres de blog, des méta descriptions et des titres.

Mais ce n'est pas tout. Jasper peut vous aider à rédiger des articles de blog complets ou du contenu marketing comme des descriptions de produits, des publications sur les réseaux sociaux et des e-mails. En plus de cela, il existe une fonction de chat qui vous permet de demander tout type de texte à Jasper.

Comme si cela ne suffisait pas, Jasper propose un outil pour générer des images. Vous pouvez créer des images de visages humains, de nature, de nourriture, de maisons, d'animaux ou de toute autre chose.

DALLE-E 2 (pour les images)

DALL-E 2 est un modèle avancé de génération d'images développé par OpenAI. C'est le successeur du modèle DALL-E original et représente une amélioration significative en termes de qualité d'image et de diversité des sorties.

L'une des principales caractéristiques de DALL-E 2 est sa capacité à générer des images très détaillées et réalistes à partir de descriptions textuelles. Cela signifie qu'à partir d'une invite ou d'une description, DALL-E 2 peut générer une image qui correspond à cette description.

Par exemple, si vous fournissez une invite telle que « un éléphant violet avec des ailes de papillon », DALL-E2 peut générer une image qui correspond à cette description.

DALL-E2 permet l'édition et la manipulation d'images. Il peut prendre une image existante et la modifier selon vos instructions. Par exemple, vous pouvez saisir une invite demandant à DALL-E2 de changer la couleur d'un objet dans une image ou d'y ajouter des éléments spécifiques.

Synthésie (pour vidéos + voix)

Synthesia est une plate-forme de synthèse vidéo basée sur l'IA spécialisée dans la génération de vidéos réalistes de personnes parlant ou présentant dans différentes langues et avec diverses expressions. Il utilise des techniques d'IA générative pour créer ces vidéos en combinant des images préenregistrées du visage d'une personne avec la saisie de texte.

Cet outil d'IA utilise également la technologie de synthèse vocale (TTS) pour convertir toute saisie de texte que vous fournissez en mots parlés. Son modèle d'IA génère l'audio correspondant puis le synchronise avec la vidéo.

La vidéo résultante sera un visage préenregistré qui semble prononcer le texte fourni. Pour couronner le tout, des sous-titres automatiques sont inclus dans la vidéo !

Liste des logiciels d'IA générative de Mike Stuzzi

Je vais maintenant partager des articles sur certains des meilleurs outils de génération d'IA pour différents types multimédias que j'ai déjà examinés sur ce site. Ils incluent ceux permettant de générer du texte, des images, des voix, des vidéos, etc.

Revues catégorisées de logiciels d'IA générative (le meilleur de) :

Évaluations individuelles des logiciels d'IA générative :

Conclusion

En conclusion, l’IA générative est une technologie puissante capable de créer du contenu nouveau et réaliste, qu’il s’agisse d’images, de vidéos ou de voix. Il utilise des algorithmes complexes et des techniques d'apprentissage en profondeur pour générer des données qui ressemblent à des exemples réels.

Avec ses applications potentielles dans divers secteurs tels que le divertissement, les jeux, les assistants virtuels, etc., l’IA générative est sur le point de changer la façon dont nous créons, interagissons avec et expérimentons le contenu numérique. Cependant, cela présente également des défis et des préoccupations dont il faut tenir compte à mesure que la technologie évolue.

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