Intelligence artificielle générative VS IA traditionnelle

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle et comment fonctionne-t-elle ? Si vous avez navigué sur internet au cours des derniers mois, vous avez probablement croisé le terme "IA générative". Depuis l'arrivée de ChatGPT sur le marché fin 2022, l'IA Générative (aussi appelée GenAI) se retrouve au cœur de débats passionnés, aussi bien dans les domaines institutionnels ou créatifs que légaux. Toutefois, ces discussions passionnées s’appuient parfois sur des idées reçues, car cette technologie reste encore mal comprise.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?

L'intelligence artificielle (IA) se définit comme l'ensemble des techniques, algorithmes et systèmes informatiques capables de simuler des fonctions cognitives humaines telles que l'apprentissage, le raisonnement ou la prise de décision. L'objectif de l'IA est de permettre aux machines de réaliser des tâches complexes en imitant l'intelligence humaine.

Exemples de cas concrets d’Intelligence artificielle

Il existe différents types d’intelligence artificielle. Selon le domaine d’application, l’intelligence artificielle peut servir :

• À la reconnaissance vocale (comme Siri ou Alexa).
• Aux voitures autonomes.
• Aux diagnostics médicaux automatisés.
• Aux recommandations de contenu sur Netflix ou Spotify.

Cependant, il existe d’autres méthodes de classification des types d’intelligence artificielle en fonction de leur fonctionnement, leur méthodes d’apprentissage ou leur degré d’aboutissement.

L'évolution de l'intelligence artificielle a permis des innovations majeures dans de nombreux secteurs, des technologies grand public aux applications industrielles.

Qu'est-ce que l'IA générative ?

On peut définir l'IA générative est une sous-catégorie de l'intelligence artificielle spécialisée dans la création de contenus nouveaux et originaux, tels que des textes, des images, de la musique ou des vidéos. Cette technologie repose sur des modèles d’apprentissage profond (deep learning) capables de générer des données en s’appuyant sur des modèles préalablement appris.

Principales caractéristiques de l'IA générative :

• L’utilisation d’algorithmes d'apprentissage automatique, notamment l'apprentissage profond, pour apprendre à partir de grandes quantités de données. Cela permet à l'IA de développer des compétences sans être explicitement programmée pour chaque tâche.
• Une capacité d’adaptation et de polyvalence, étant capable d’apprendre de nouvelles tâches et d’améliorer ses performances avec plus de données. Elle est également capable de traiter des tâches plus générales qui nécessitent une compréhension contextuelle, comme la traduction automatique, la reconnaissance vocale, l'analyse prédictive, l'interaction homme-machine, etc.

Voici quelques exemples concrets d'application de l'IA Générative au travers de différents outils populaires :

• MidJourney et DALL-E sont des IA Generative spécialisées dans la création d’images.
• GitHub Copilot facilite l'écriture de code.
• ChatGPT produit du texte, répond aux questions.
• Gemini est une famille de modèles d’intelligence artificielle développée par Google DeepMind. Elle peut générer du texte, des images, résumer des documents, répondre à des questions, etc.

Pourquoi parle-t-on autant de l'IA générative ?

Si l'intelligence artificielle a connu de constantes avancées technologiques au cours des dernières années, celles-ci ne touchaient que peu la vie quotidienne du grand public, comme la prédiction des structures des protéines par Google DeepMind en 2020 - une avancée majeure pour la biologie, mais pas forcément pertinente pour l'internaute lambda. Alors, comment expliquer l'électrochoc causé par l'IA générative ? La réponse est simple : son impact est à la fois plus immédiat et plus durable car elle sollicite nos sens, et non pas notre logique.

Par exemple, des images générées montrant des politiciens dans des situations fictives ou des scénarios absurdes.

Alors même que les contenus produits par la GenAI se multiplient sur internet, l'IA générative s'intègre désormais dans des secteurs variés comme la santé, la finance, le commerce et l’art, soulevant des débats sur ses avantages et inconvénients et suscitant parfois des controverses. Contrairement à des tendances éphémères comme les NFT ou le Metaverse, l'IA générative semble prête à s'inscrire durablement dans nos vies quotidiennes.

Qui a créé l'intelligence artificielle et l'IA générative ?

L'origine de l'intelligence artificielle remonte à Alan Turing, avec son célèbre "jeu de l'imitation" publié en 1950. Cependant, l'IA générative a réellement pris forme dans les années 1960 grâce à Joseph Weizenbaum et son chatbot ELIZA.

Cependant, ces premières innovations ne pouvaient être développées que dans le contexte bien particulier de la recherche, nécessitant bien trop de données et de ressources informatiques pour être concrétisées.

L’histoire de l’intelligence artificielle générative

Dans les années 2000, les progrès en machine learning et l'accès à de grandes quantités de données ont permis des avancées significatives. Au cours de la décennie suivante, l'amélioration des capacités informatiques a permis des avancées majeures, avec l'introduction des modèles GAN (Generative Adversarial Networks), essentiels pour entraîner l'IA générative. Ce dernier joua un rôle clé dans le développement de cette technologie, comparant des données factuelles à des données générées jusqu'à ce que le modèle ne soit plus en mesure de les différencier.

Et l'ère actuelle, offrant de copieuses quantités de données, d'immenses capacités informatiques et des modèles capables de déceler des relations entre facteurs invisibles à l'œil humain, présente un terrain de jeu idéal pour le progrès de l'IA générative, qui a vu sa popularité croître de façon exponentielle.

L’évolution de l'Intelligence Artificielle Générative depuis 2022

Pour le grand public, c'est en 2022 que le concept d’IA générative se fit vraiment connaître, avec les sorties successives de MidJourney, Dall-E 2, et ChatGPT, pour ne citer qu'eux. Après ce premier pic d'engouement, l'année 2023 vit une focalisation plus nette autour de l'intégration de cette technologie dans la vie quotidienne, qu'elle soit privée ou professionnelle. Le secteur créatif reste au centre de bien des débats, l’évolution de de l’IA générative et de ses usages y étant vu à la fois comme source d'opportunités et de litige, comme ont pu le démontrer les grèves des scénaristes et des acteurs secouant Hollywood. Pourtant, les applications créatives ne représentent qu'une fraction de ce dont l'IA générative est capable : ses utilisations pratiques peuvent être adaptées à une multitude d'autres domaines. Par exemple, GitHub Copilot peut écrire du code, épargnant potentiellement des centaines d'heures de travail aux développeurs, et Aragon génère des portraits professionnels à partir de selfies, facilitant ainsi le développement de carrière d'un public plus large. L'industrie du marketing technologique et ses clients sont de loin les plus enthousiastes en ce qui concerne l'adoption de la GenAI, permettant plus de développement et d'expérimentation. 

Avantages de l’Intelligence Artificielle Générative dans les entreprises

Chez fifty-five, forts de notre expertise de la donnée, nous analysons la maturité data de nos clients ainsi que leurs besoins organisationnels pour développer des solutions d'IA générative sur mesure. Très rapidement, nos équipes d'innovateurs ont pu construire des outils comme BigQuery Assistant, qui permet à ses utilisateurs d'explorer leurs données en utilisant du langage naturel, sans connaissances SQL nécessaires, ou encore Media Taxonomy Manager, capable de détecter les erreurs de taxonomie dans les campagnes média et de proposer des corrections pour des rapports plus fiables.

L’intelligence artificielle offre de nombreux avantages pour automatiser des tâches, offrir une expérience personnalisée et individualisée aux clients à grande échelle, contribuer à l’analyse prédictive et bien plus encore.

Évolution de l’usage de l’IA générative dans les entreprises

Selon nos prédictions, la GenAI va continuer d'investir des domaines comme la recommandation de produits, l’exploitation de données notamment pour des campagnes marketing plus efficaces, la création de contenus visuels et textuels pour ne citer que quelques exemples d'applications. L’IA générative est un accélérateur d’innovation et de transformation dans les entreprises.

Mais l’évolution des champs d’application de l’intelligence artificielle va nécessiter bien plus que de bonnes idées : leur exécution se doit d'être à la hauteur. Comment votre organisation peut-elle intégrer ses propres données et besoins pour exploiter au mieux le potentiel de cette technologie? Il ne suffit pas d'utiliser un modèle public - cette évolution requiert une planification précise alliée à une expertise solide pour affiner, gérer, et rédiger les prompts (requêtes) nécessaires à son bon fonctionnement.

Chez fifty-five, nous adaptons la technologie sous toutes ses formes aux besoins de nos clients, et nous les accompagnons tout au long du processus pour en faciliter l'adoption. Et miser sur une solution Gen AI est loin d'être un pari à grand risque: selon les estimations du cabinet de conseil Acumen, le marché de l'IA générative dépassera les 110 milliards de dollars d'ici 2032. Pour Bloomberg, les chiffres se rapprochent plus du trillion de dollars. Si vous voulez découvrir comment fifty-five peut vous aider à adopter la solution d'IA générative qui correspond le mieux aux besoins de votre entreprise, n'hésitez pas à nous contacter!