Intelligences Artificielles génératives : comprendre le concept

Par notre Agence SEO Optimize 360 

Intelligences Artificielles génératives


Dans cet article, nous allons aborder la notion d’intelligence artificielle générative, une catégorie d’algorithmes permettant de créer du contenu original à partir des données existantes.

Les intelligences artificielles génératives ouvrent la voie à de nombreuses applications dans divers domaines tels que l’audiovisuel, les arts ou encore la conception d’objets physiques.

Intelligences Artificielles génératives

Catégories d’Intelligence Artificielle

L’intelligence artificielle (IA) est un domaine très vaste qui se divise en plusieurs sous-catégories :

  • Les IA déterministes : ces algorithmes sont conçus pour résoudre des problèmes bien spécifiques avec des règles préétablies. Ils ne développent pas de nouvelles connaissances et ne sont pas capables d’apprendre.
  • Les IA adaptatives : au contraire, elles sont capables d’apprendre sur la base de leurs expériences passées et de s’améliorer continuellement.
  • Les IA génératives : il s’agit du sujet central de notre article. Ces intelligences artificielles ont la capacité de créer des choses artistiques, de manière originale et parfois même sans précédent.

Ainsi, les intelligences artificielles génératives constituent une branche particulièrement émergente de l’IA, reposant sur des techniques d’apprentissage automatique et profond (machine learning et deep learning) pour générer du contenu innovant à partir de données existantes.

Comment fonctionnent les IA génératives ?

Pour mieux comprendre le concept, il est utile de se pencher sur les méthodes employées par les intelligences artificielles génératives. Parmi elles, deux approches ressortent fréquemment :

  1. Les modèles génératifs  : ils sont utilisés pour créer des représentations de données complexes et de grande dimension à partir d’une entrée plus restreinte.
  2. Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) : cette technique met en œuvre une compétition entre deux réseaux neuronaux afin de produire des résultats de haute qualité.

Modèles génératifs : une approche probabiliste

Cette méthode repose sur l’idée que la donnée observée est issue d’un processus caché de génération, qu’il est possible de modéliser en s’aidant de probabilités. Les modèles génératifs cherchent ainsi à apprendre la structure sous-jacente des données pour pouvoir en proposer des instantiations inédites. Parmi les types de modèles génératifs, on peut citer :

    • Les modèles graphiques probabilistes, comme les champs markoviens ou les réseaux bayésiens, qui propose une formalisation des hypothèses causales sur les données.
    • Les modèles à variables latentes, tels que les réseaux de Boltzmann et les auto-encodeurs, qui cherchent à découvrir des représentations cachées des données.

Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : l’art de la compétition

La méthode des réseaux antagonistes génératifs (GAN) a été introduite en 2014 par Ian Goodfellow, un chercheur spécialiste de l’apprentissage profond. Cette technique fait s’affronter deux réseaux neuronaux :

    • Le réseau générateur, dont le but est de créer des données ressemblant au maximum aux données de référence.
    • Le réseau discriminateur, qui doit différencier les contrefaçons produites par le générateur des véritables données.

Cette compétition pousse le générateur à améliorer continuellement sa capacité à créer des données convaincantes, tandis que le discriminateur s’améliore également pour détecter les impostures. Au final, la méthode GAN permet d’obtenir des résultats très performants dans la création de contenu original et réaliste.

Exemples d’applications des IA génératives

Les intelligences artificielles génératives trouvent des applications dans des domaines variés :

Arts visuels

Des œuvres artistiques comme des peintures ou des dessins peuvent être générées grâce aux IA génératives. Par exemple, des algorithmes reproduisent le style de peintres célèbres pour créer de nouvelles œuvres dans leur lignée.

Arts audiovisuels

Les algorithmes génératifs sont également capables de composer de la musique, d’écrire des scénarios de films ou même de catégoriser et éditer des vidéos pour en faire des montages originaux.

Littérature

Des IA ont été créées pour écrire des poèmes ou des histoires en adoptant différents styles littéraires. Elles peuvent également aider à l’écriture en proposant des idées de dialogues, de personnages ou d’intrigues basées sur des textes existants.

Conception d’objets physiques

Dans les domaines du design industriel et de l’architecture, les IA génératives peuvent être utilisées pour imaginer des formes originales d’objets ou de bâtiments. Les algorithmes sont alors nourris de données comme des contraintes techniques, environnementales, esthétiques ou encore culturelles.

IA génératives : défis et perspectives

Le développement et l’utilisation des intelligences artificielles génératives soulèvent néanmoins plusieurs questions :

  • L’originalité : jusqu’à quel point les créations issues des IA génératives sont-elles réellement innovantes ? Ne sont-elles pas simplement le reflet des données d’apprentissage fournies ?
  • La responsabilité : qui est responsable des créations générées par une IA ? Le concepteur de l’algorithme, le propriétaire des données, ou personne puisque l’IA est « indépendante » ?
  • L’éthique : comment éviter que les algorithmes reproduisent et amplifient des stéréotypes, des préjugés ou des discriminations présents dans les données initiales ?

Enfin, les développements futurs des intelligences artificielles génératives pourraient intégrer de nouvelles dimensions comme la prise en compte des émotions humaines ou encore la conscience de soi, autant d’éléments propices à enrichir les créations proposées par ces technologies.

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