Le pape François vêtu d’une longue doudoune blanche Balenciaga, Emmanuel Macron en plein sprint à l’occasion d’une manifestation à Paris ou encore Barack Obama mangeant une glace sur la plage en compagnie d’Angela Merkel. La génération d’images par des intelligences artificielles comme Midjourney est bluffant de réalisme. Contrairement à l'IA spécialisée, qui se concentre sur des tâches spécifiques et limitées, cette dernière aspire à une compréhension et des compétences comparables à celles d'un être humain dans une grande variété de domaines. Une avancée technologique majeure non-exempte de quelques points d’interrogation.
L'intelligence artificielle générative (IA générative) est une catégorie d'IA qui se concentre sur la création de données, de contenu ou de choses artistiques, de façon indépendante. Elle diffère de l'IA classique, qui se concentre, quant à elle, sur des tâches spécifiques telles que la classification, la prédiction ou la résolution de problèmes. L'IA générative vise à produire de nouvelles données qui ressemblent à celles créées par des êtres humains, que ce soit sous forme de texte, d'images ou encore de musique par exemple.
L'IA générative fonctionne en utilisant des modèles d'apprentissage automatique (modèle Machine Learning) pour créer du contenu de manière autonome. L'une des techniques les plus couramment utilisées en IA générative est l'utilisation de réseaux de neurones artificiels : les réseaux génératifs adverses (GAN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN). Les GAN reposent sur une architecture composée de deux réseaux de neurones dits concurrents : un générateur qui crée une image et la transmet à un discriminateur qui détermine si l'image est réelle ou synthétique. Quant aux RNN, ils sont le plus souvent utilisés pour générer du texte ou de la musique.
Les applications de l'IA générative sont variées. On peut les utiliser pour créer de l'art généré par ordinateur, des textes automatiques, des modèles 3D, des musiques, des vidéos et bien plus encore. Ils sont également utilisés dans des domaines tels que la génération de contenus pour les jeux vidéo, la création de visuels pour la publicité et même la génération de médicaments. L'intelligence artificielle générative permet donc de créer tout type de contenu, que ce soit du texte, des images, des vidéos ou de la musique.
Démocratisé par ChatGPT fin 2022, la génération de texte via une intelligence artificielle a explosé en seulement quelques mois. Gagner du temps, être plus efficace ou demander moins de ressources, tous les prétextes sont bons pour avoir recours à l’IA génératrice de texte. Si l’ordinateur n’a pas (encore) remplace l’humain dans son travail, ce que certaines IA sont capables de rédiger est assez bluffant. Ces générateurs de texte ont appris à jongler avec des milliards de mots sur le web, utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique pour transformer une simple requête d’utilisateur en un article complet.
Un générateur d’image avec intelligence artificielle est un type de logiciel qui va être à même de créer des images à partir de données brutes. Voici 10 exemples de générateurs d’images à l’aide d’une IA :
Plusieurs modèles d’intelligence artificielle permettent de créer des vidéos à partir de quelques mots tapés dans une barre de recherche. Les outils de génération de vidéos IA Fliki, Flexclip, Pictory, Elai ou encore Lumen5 progressent à une vitesse folle et sont à même de générer un film ou un clip vidéo en quelques secondes.
Plus besoin d’être un artiste chevronné pour poster en ligne sa musique. Si depuis quelques années, certains compositeurs utilisent les IA pour générer de la musique, la pratique est désormais accessible au plus grand nombre. Via des intelligences artificielles telles que SongR, Riffusion, Voicemod, Boomy ou encore Beatoven, la création de jingles ou de chansons devient un véritable jeu d’enfants. En témoigne le « faux » titre de la chanteuse belge Angèle, écouté et liké des millions de fois, mais créé de toute pièce grâce à une IA de ce type.
L'IA générative offre de nombreuses possibilités aux entreprises, notamment :
Chat GPT, QuillBot, DALL-E… Quelques mots clefs tapés dans l’un de ces outils d’IA générative suffisent désormais à un internaute pour générer une image, texte, une vidéo, voire un programme informatique. Si ce phénomène de création n’est pas nouveau, il est aujourd’hui accessible à portée de clics. À l’origine du phénomène, Chat GPT, lancé en collaboration ouverte fin 2022 par la société Open AI, qui a permis au plus grand nombre de se familiariser gratuitement avec l’intelligence artificielle et ses multiples possibilités.
Si Chat GPT 3.5, accessible gratuitement en ligne, n’est qu’une IA spécialisée se limitant au texte, sa version 4, en service payant, est une intelligence artificielle générative. Chat GPT 4 dépasse en effet le simple stade du deep learning (procédé d'apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones possédants plusieurs couches de neurones cachées, NDLR) en étant capable de résonner comme un cerveau humain pour produire n’importe quel type de contenu. En ce sens, la démocratisation de ces outils est une révolution. Y compris pour les entreprises, puisqu’elles entrevoient un levier potentiel majeur d’amélioration de la productivité. Néanmoins il convient de garder en tête que ces modèles d’IA s’appuient sur des techniques développées depuis le milieu des années 2010.
L’être humain réduit à l'état d'avatars et exploité comme source d'énergie pour alimenter la Matrice ? Le futur dystopique du film Matrix faisait froid dans le dos à sa sortie en 1999. Presque 25 ans plus tard, la réalité n’a heureusement pas dépassé la fiction, mais le développement de l’IA générative n’est pas sans poser des questions d’ordre éthique. Comment être certain que l’intelligence artificielle, qui envahit déjà de nombreux pans de notre quotidien, ne soit pas biaisée ? Capable de réfléchir par elle-même, est-elle à même de duper celui qui s’en sert pour le manipuler ?
Une faille globale (erreur, discrimination…) au sein d’un outil d’intelligence artificielle pourrait avoir un impact mondial et causer un préjudice pour des millions de personnes. Doit-on brider l’innovation et légiférer ou au contraire laisser le champ des possibles aux ingénieurs ? L’Union Européenne, à travers l’IA Act (Artificial Intelligence Act), travaille depuis plusieurs mois déjà sur un projet de réglementation de l’intelligence artificielle. L’objectif est de garantir la sécurité et le droit des utilisateurs tout en permettant le développement des différents outils. Si les approches diffèrent, les Etats-Unis, avec un projet piloté par la National Telecommunications and Information Administration, et la Chine, à travers la Cyberspace Administration of China, souhaitent également une régulation rapide de l’IA.