IA générative : qu'est-ce que c'est ? Avantages, inconvénients et plus

Vous ne savez pas ce que signifie l'IA générative ? Voici tout ce que vous devez savoir et comprendre cette technologie.

L'IA générative est une section de l'intelligence artificielle qui utilise des modèles d'apprentissage automatique pour créer une sortie entièrement nouvelle basée sur un ensemble de formation.

En d'autres termes, l'IA générative permet à un algorithme de créer des choses comme le ferait un humain, par opposition à la nature analytique standard des systèmes d'IA.

Ces sorties vont des deep fakes aux chatbots IA, en passant par les créations texte-image et texte-vidéo, la musique, les peintures, etc.

Les résultats de l'IA générative sont également devenus si bons et même incroyables ces dernières années, grâce aux améliorations du matériel et aux nouvelles approches d'apprentissage automatique.

Cet article vous donne un aperçu des bases et des applications de l'IA générative, ainsi que de la manière dont elles peuvent affecter votre vie personnelle et votre entreprise.

Comment fonctionne l'IA générative

Les études sur l'intelligence artificielle se sont initialement concentrées sur l'utilisation d'algorithmes et de réseaux de neurones pour identifier des modèles dans de grands ensembles de données. Cela a été utilisé pour la reconnaissance de formes, l'analyse, l'aide à la décision et la détection d'anomalies.

Les réseaux de neurones sont des représentations numériques du cerveau humain, qui sont utilisées pour modéliser le système naturel de réflexion. Un tel réseau comporte des couches de neurones d'entrée et de sortie, avec une ou plusieurs couches, appelée couche cachée.

couche d'entrée et de sortie Générer AI

En termes simples, vous activez un neurone d'entrée pour chaque unité de données telle qu'un mot. Ainsi, par exemple, le terme "soleil rouge chaud" être alimenté dans un réseau de neurones activera les 3 neurones d'entrée pour rouge, sources et soleil. Et sur la couche de sortie, vous lui faites savoir que ces 3 entrées signifient "soleil brûlant ».

Au début, cela peut sembler stupide et chronophage, mais après avoir formé un tel réseau avec "soleil brûlant", soleil vert chaud","soleil vert froid", et "soleil froid jaune”, puis il commence à se faire une idée de ce que sources, vert et du froid pourrait être.

Fig. 1 : Réseau neuronal simple avec réponse « soleil brûlant »

C'est une explication très simplifiée. Mais bien que les réseaux neuronaux soient des concepts complexes, leur étude est un voyage fantastique non seulement dans le monde de l'intelligence artificielle, mais aussi dans l'esprit et la conscience humains.

De plus, la technologie des réseaux neuronaux a évolué au fil des ans et vers de nouveaux systèmes et plates-formes qui rendent possibles les applications d'IA génératives d'aujourd'hui. Voici 3 des réseaux de neurones populaires utilisés :

  • Réseaux antagonistes génératifs (GAN) – Il s'agit d'un réseau de neurones qui utilise deux parties pour générer une sortie. La première partie est le générateur qui produit une sortie aléatoire, tandis que la seconde est un discriminateur qui évalue le travail pour voir s'il est réel ou faux.

    Les GAN utilisent un système d'apprentissage non supervisé, ce qui signifie que la partie discriminateur enseigne le générateur. Avec le temps, le discriminateur s'améliore pour détecter les faux, tandis que le générateur apprend à produire de meilleurs résultats jusqu'à des images réalistes.
  • transformateur – Il s'agit d'un autre type de réseau neuronal qui fonctionne en stockant n'importe quelle séquence de données dans une autre séquence, qui peut ensuite être utilisée par un décodeur pour reproduire la séquence de données d'origine.

    Les transformateurs fonctionnent mieux pour les projets avec des données séquentielles telles que des phrases en langage naturel et de la musique. Les réseaux neuronaux populaires basés sur des transformateurs incluent le GPT-3 de Microsoft, le Wu Dao 2.0 de Pékin en Chine et le LaMDA de Google.
  • Auto-encodeurs variationnels (VAE) – Ce troisième type de réseau neuronal est utilisé pour détecter le bruit dans les images, dessiner des images, réduire les dimensions, classer et détecter des objets. Les modèles VAE utilisent une méthode d'apprentissage non supervisée pour réduire les fichiers de données à l'aide d'algorithmes et de modèles de compression.

Avantages de l'IA générative

Voici les avantages qu'apporte l'intelligence artificielle générative :

  • Sorties de meilleure qualité - L'IA générative peut être utilisée pour trouver et effacer le bruit dans les images et les vidéos, augmentant ainsi leur qualité de sortie globale.
  • Processus moins chers – En étant capable de réduire considérablement le temps et les coûts nécessaires à la découverte de médicaments et de matériaux dans l'industrie manufacturière, les produits peuvent devenir moins chers à fabriquer.
  • Augmentation de la productivité – En réduisant le temps et la quantité de travail, l'IA générative qui aide les créatifs peut augmenter leur productivité.
  • Santé améliorée – L'utilisation de réseaux antagonistes génératifs (GAN) dans la détection précoce des tumeurs signifie une meilleure santé.
  • Nouvelles inventions – L'utilisation de réseaux de neurones pour synthétiser de nouveaux produits chimiques, modèles, substances ou autres peut potentiellement conduire à de nouvelles inventions.

Inconvénients de l'IA générative

Il existe également quelques problèmes liés à l'IA générative, tels que les limites de la créativité, les coûts d'installation et les considérations éthiques. Voici un aperçu rapproché :

  • Créativité limitée – Bien que l'IA générative crée de nouvelles choses, il n'y a pas hors de la boîte réflexion impliquée, car la sortie produite est généralement un composite des données introduites dans le réseau neuronal. En d'autres termes, les systèmes d'IA manquent d'originalité. Ils ne peuvent pas conceptualiser ou concevoir une idée par eux-mêmes, car ils dépendent de l'apport humain pour générer ces idées.

    Cependant, la fonction de reconnaissance de formes de l'apprentissage automatique et les aspects créatifs de l'IA générative coïncident parfaitement avec le 6th Fonctionnalités des chakras dans le système énergétique humain du yoga.

    Nous sommes en sécurité tant que les machines restent ainsi, mais devraient-elles jamais atteindre les 7 finalesth Les capacités des chakras à comprendre et à conceptualiser l'information, ces caractéristiques mêmes qui nous distinguent des autres animaux, alors les humains pourraient être menacés d'extinction.
  • Coût d'installation élevé – La configuration initiale des systèmes d'IA peut être élevée pour le moment, même si cela devrait diminuer à l'avenir.
  • Considérations morales et éthiques - De faux-profonds qui dépeignent des politiciens et des célébrités disant des choses drôles ou bizarres à des applications controversées comme la nudité profonde qui ont provoqué une réaction de la part des féministes, il n'y a pas de limite aux résultats négatifs possibles de l'utilisation de l'IA générative.

Applications d'IA générative populaires 

La technologie d'IA générative peut être appliquée dans de nombreux secteurs où la créativité humaine serait normalement une exigence. Voici un aperçu de ses applications et industries les plus populaires.

  • Images – La génération d'un tout nouvel art IA, soit en utilisant un système de création de texte en image, soit en éditant automatiquement des images, comme l'ajout de traits du visage, de lunettes, etc. L'application impopulaire de nudité profonde est allée jusqu'à déshabiller automatiquement les gens.
  • Vidéos - L'IA générative est également utilisée dans la création vidéo, par exemple en transformant l'image d'une personne en une vidéo parlante, rendant le célèbre Mona Lisa peindre des sourires et parler des avatars numériques qui ressemblent à de vraies personnes.
  • Texte – Cela inclut le texte écrit et le code informatique utilisant le traitement du langage naturel (TAL). Des chatbots aux relecteurs de grammaire, en passant par les assistants d'écriture pour les rédacteurs et les codeurs, le domaine est vaste.
  • Films hollywoodiens - Outre la simple création de vidéos, l'IA générative peut être appliquée dans des situations encore plus créatives, telles que la création de visages entièrement différents d'un acteur en utilisant le deep-fake, le changement d'âge, des personnages impressionnants tels que le seigneur de guerre de Marvel Thanos, et même des histoires générées par l'IA. et scénarios.
  • Musique – Des réseaux neuronaux de jeu aux systèmes plus complexes qui composent de la musique dans une grande variété de genres, semi-assistés ou entièrement automatisés, l'IA générative est également sur le point de perturber l'industrie de la musique.
  • Soins de santé – Une gamme d'applications, y compris l'augmentation des scans corporels pour fournir de meilleures informations pour le diagnostic.
  • Mode - Des différents styles aux tenues personnalisées, aux couleurs, aux prévisions de tendances et aux textures, l'IA générative est également sur le point de perturber l'industrie de la mode.
  • Personnalisation du commerce électronique – Techniques utilisées pour prédire les préférences d'un client et même aller de l'avant pour proposer des solutions proactives, des expériences, une communication ciblée, des recommandations de produits personnalisées, etc.
  • Augmentation des données – Le processus de création de nouveaux points de données à partir de données existantes mais limitées pour augmenter la quantité d'informations disponibles.
  • Industrie – L'IA générative aide à la synthèse de nouveaux matériaux, produits chimiques et médicaments qui peuvent réduire les coûts de production.

Idées de projets d'IA générative

La meilleure façon d'apprendre est souvent en faisant. Donc, si vous êtes intéressé par l'IA générative et les possibilités qu'elle offre, il n'y a pas de meilleur moyen de l'essayer qu'avec un projet de test. Voici quelques idées pour vous lancer :

  1. Produire des visages inexistants.
  2. Application de vieillissement ou de manipulation du visage.
  3. Créez de nouvelles poses humaines à partir d'images.
  4. Produisez des résolutions d'image plus élevées.
  5. Coloriser les images en noir et blanc.
  6. Créez des objets 3D à partir d'images 2D.
  7. Créer des personnages de dessins animés.
  8. Supprimez le bruit des images.
  9. Système de chat de classification d'intention NLP.
  10. Courts résumés d'articles longs.
  11. Créations d'œuvres d'art texte-image.
  12. Détection par tomodensitométrie pour améliorer le diagnostic du cancer.

Meilleurs outils d'IA générative

De nombreuses personnes et organisations ont développé une large gamme d'outils qui peuvent vous aider dans votre projet d'IA générative d'une manière ou d'une autre. Voici quelques-uns des outils les plus populaires :

  • OpenAI – Traitement du langage naturel GPT-3 et le langage naturel pour coder les modèles Codex de traduction.
  • Laboratoire GAN – Réseau antagoniste génératif dans votre navigateur.
  • Café de nuit - Générateur d'art AI.
  • TorchGan – Cadre de formation GAN utilisant Pytorch.
  • Pygan – Bibliothèque Python pour implémenter les GAN.
  • TF-GAN – Outils Tensorflow légers pour les GAN.
  • IA de Google Cloud – Collection d'outils d'IA de Google.
  • Duo IA – Cela vous permet de jouer un duo de piano avec l'ordinateur.
  • Éleveur d'art - Remixez les images pour créer des illustrations uniques.
  • Code T5 – Modèle basé sur les transformateurs pour comprendre et générer du code.
  • Mimétisme IA - Copiez et imitez la voix de n'importe qui.
  • Boîte à outils GAN – Cadre de modèle GAN sans code.
  • HyperGAN – Framework Python composable avec interface utilisateur et API.
  • Rêve profond – Programme de vision par ordinateur.
  • Imaginaire - Bibliothèque PyTorch d'imagerie profonde Nvidia.
  • Cartoonify - Créez des images de style dessin animé.
  • Tensorflow - Plate-forme d'apprentissage automatique populaire.
  • Scikit-apprendre – Une autre plate-forme d'apprentissage automatique en Python.
  • LUI DONNER - Créateur de texte en image impressionnant.

Startups utilisant l'IA générative

Il existe de nombreuses startups qui se concentrent sur l'utilisation d'un aspect de l'IA générative ou de l'autre pour résoudre des problèmes. Voilà quelque:

  • Reformuler.ai – Vidéos marketing hyper-personnalisées à grande échelle.
  • histoire profonde - Générateur d'histoires et de scénarios d'IA.
  • Musicien - Musique générée par l'IA.
  • Synthesia – Génération de vidéo à l'aide de texte.
  • juke-box - Musique générée par l'IA à l'aide d'encodeurs automatiques.
  • FAIT - Créez des vidéos AI à partir de photos.
  • Genie AI - Modèles juridiques plus un avocat AI.
  • Surtout l'IA – Générateur de données synthétiques pour le développement de l'IA.

Conclusion

À la fin de cette étude sur l'IA générative, vous avez vu ce qu'elle est, ce qu'elle n'est pas, comment elle fonctionne et ce qu'elle aide les entreprises à réaliser.

Une chose dont nous pouvons tous être sûrs, c'est que l'industrie de l'intelligence artificielle continuera de croître. Donc, si vous êtes un développeur, utilisez-le. Et si vous êtes propriétaire d'une entreprise, tirez-en parti.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke est un passionné d'informatique qui aime lire un large éventail de livres. Il a une préférence pour Linux plutôt que Windows/Mac et utilise
Ubuntu depuis ses débuts. Vous pouvez le retrouver sur Twitter via bongotrax

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