L'intelligence artificielle s'intègre désormais dans tous les aspects de notre vie. Qu'il s'agisse de prédire les tendances financières, de prévoir la météo ou de créer des textes et des images inédits, l'IA est capable de tout faire.
Auparavant, les IA servaient principalement à prédire des résultats à partir de l'analyse de données historiques. Ces modèles basés sur la prédiction ont été judicieusement baptisés « IA prédictive ». Mais les récentes avancées en matière d'apprentissage automatique permettent désormais aux IA de synthétiser également de nouvelles données. Ces modèles sont connus sous le nom d'« IA générative ».
Les modèles génératifs sont désormais incontournables. Des outils tels que ChatGPT, DALL-E, Bing AI ou Gemini sont omniprésents. Et les entreprises qui les développent, telles qu'OpenAI, Google ou Anthropic, sont au cœur d'un secteur en plein essor.
Tout cela soulève la question du fonctionnement de ces deux IA, de leur apprentissage et de leurs applications possibles. C'est ce sur quoi nous allons nous concentrer aujourd'hui.
Cet article propose une analyse approfondie et une comparaison détaillée entre l'IA générative et l'IA prédictive, leurs approches de formation et leurs applications possibles.
Les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique
Avant d'explorer les mécanismes et les différences entre les deux IA, examinons le Machine Learning, qui est la pierre angulaire de l'entraînement des modèles d'IA.
Le ML désigne tout modèle ou algorithme grâce auquel un système peut apprendre et effectuer des tâches sans avoir besoin d'instructions explicites. Par exemple, lorsqu'uneintelligence artificielletrouve des modèles à partir d'un grand ensemble de données sans qu'on lui dise comment faire, il s'agit de ML. Cela peut impliquer différentes approches.
1. Apprentissage automatique supervisé
L'apprentissage automatique supervisé prédétermine le type correct d'entrées et de sorties avant l'entraînement.
2. Apprentissage automatique non supervisé
Cette méthode d'apprentissage automatique ne détermine pas les résultats corrects. Elle permet plutôt au modèle d'apprendre à trouver ses propres modèles pour générer des résultats.
3. Apprentissage par renforcement
Cette approche utilise les résultats du modèle et indique s'ils sont corrects ou incorrects. Le processus d'essais et d'erreurs optimise progressivement les résultats et les capacités d'inférence du modèle.
Il existe d'autres sous-ensembles du ML, tels que le deep learning, que nous aborderons plus tard.
Comprendre l'IA générative
Pensez à unchatbot IAcommeGeminide Google ouClaude AI d'Anthropic. Ces modèles ont des milliards de paramètres (en bref, plus il y a de paramètres, plus les capacités sont généralement améliorées).
Vous pourriez demander à ces modèles de vous écrire un nouveau blog ou un poème, et ils vous proposeraient quelque chose de nouveau !
L'aspect clé del'IA générativeconsiste à créer du nouveau contenu en analysant les données existantes. Ces modèles trient une quantité massive de données d'entraînement afin de générer des modèles probables similaires. Ces modèles sont ensuite utilisés pourgénérer du nouveau contenu IApour ce domaine (textes, images ou autres).
Bien que l'IA générative produise du contenu « nouveau », la question de savoir s'il s'agit véritablement d'œuvres originales ou dérivées fait souvent l'objet de débats. Nous reviendrons sur ce sujet un autre jour.
Comment les modèles d'IA générative sont-ils entraînés ?
Bien que les méthodes d'entraînement varient, les IA génératives ont toutes un point commun : elles traitent une quantité considérable de données d'entraînement. Par exemple, le modèle linguistique à grande échelle (LLM)GPT-4d'OpenAI comptait environ 10 000 milliards de mots.
Apprentissage profond
Pour l'entraînement, les IA génératives (en particulier les réseaux antagonistes génératifs) s'appuient sur l'apprentissage profond. Il s'agit d'un type d'apprentissage automatique capable de découvrir des modèles complexes à partir d'énormes quantités de données et de faire des déductions précises.
De plus, cette méthode d'entraînement trouve des modèles à partir de données non étiquetées et sans structure (apprentissage non supervisé). Cela nécessite moins d'interventions humaines et améliore le nombre de paramètres. Ainsi, les IA génératives peuvent créer des résultats beaucoup plus complexes et sophistiqués.
Réseaux neuronaux
Si l'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux sont un type d'apprentissage profond. Cette technique est très répandue dans le domaine des IA génératives. Également appelés réseaux neuronaux profonds (DNN), ils imitent les neurones (appelés nœuds) du cerveau humain. Les réseaux neuronaux permettent aux modèles d'apprendre avec un minimum d'aide humaine, même avec des données d'entraînement insuffisantes.
Il existe actuellement de nombreux types d'outils génératifs qui utilisent l'apprentissage profond.Le traitement du langage naturelou NLP,les outils de génération d'images et les générateurs de texte en sont des exemples.
Types d'IA générative
Les IA génératives se sont étendues à plusieurs domaines, ce qui signifie qu'elles ne se limitent pas à un seul type de données (textes, images, etc.).
Les modèles multimodaux tels que GPT-4 et Gemini peuvent traiter et créer plusieurs types de données (dans ce cas, à la fois des images et du texte).
Cela dit, les différents types d'IA génératives comprennent :
-
Générateurs de texte en image tels que Stable Diffusion ou
-
Modèles de génération de langage naturel (NLG) avec différents modèles linguistiques à grande échelle (LLM).
-
Outils de synthèse vocale tels que WaveNet ou générateurs de musique tels que Mubert.
-
Modèles de génération vidéo tels que Sora d'OpenAI.
Avantages et inconvénients de l'IA générative
Voici ce qui distingue les IA génératives en termes d'avantages et d'inconvénients.
Avantages
-
Contextualisation d'ensembles de données massifs et arbitraires : les IA génératives peuvent analyser et tirer des conclusions à partir d'énormes ensembles de données non étiquetés. Cela réduit le besoin d'intervention humaine par rapport aux modèles prédictifs antérieurs.
-
Synthèse de nouvelles données ou de nouveaux contenus : les autres modèles se limitaient souvent à prédire des modèles basés sur des données antérieures. Les IA génératives peuvent synthétiser de nouvelles données (textes, images, vidéos, etc.) après avoir appris à partir des données d'entraînement.
-
Évolutivité : les modèles génératifs peuvent continuer à s'améliorer à mesure qu'ils s'entraînent sur davantage de données. Par exemple, les NLP utilisant des transformateurs peuvent reconnaître des contextes textuels plus larges et évoluer très rapidement.
-
Apprentissage continu et résultats optimisés : les résultats des modèles génératifs s'améliorent à mesure qu'ils reçoivent davantage de données d'entraînement. Cela signifie qu'ils peuvent intégrer de nouveaux ajouts à leurs résultats même après l'entraînement initial.
À lire également :Principaux avantages de l'intelligence artificielle, avec exemples
Inconvénients
-
Coûts de calcul : Le principal obstacle lié aux modèles génératifs réside dans leur coût de calcul. L'entraînement sur des mégadonnées impliquant des milliards de paramètres nécessite l'accès à des ressources informatiques supplémentaires. C'est pourquoi la plupart des grands modèles génératifs utilisent de puissants serveurs cloud équipés de GPU performants.
-
Imprévisibilité accrue : les IA génératives sont douées pour contextualiser de vastes ensembles de données non étiquetées et synthétiser de nouvelles données. Cependant, cela peut également les rendre imprévisibles. Les résultats des modèles génératifs peuvent être inattendus et parfois même hors de propos. Cela pose problème lorsque la cohérence est essentielle.
-
Hallucinations et biais : les modèles génératifs sont souvent connus pour créer des faits qui n'existent même pas dans la réalité. C'est ce qu'on appelle une hallucination.
De plus, si les données d'entraînement comportent des biais particuliers, le modèle génératif risque également d'être biaisé. Ces problèmes peuvent concerner des préjugés raciaux et des stéréotypes inclus dans les résultats générés.
-
Transparence réduite : les grands modèles génératifs tels que les LLM sont difficiles à comprendre. Il est donc impossible de connaître le processus exact qui a permis d'obtenir un résultat. Cela augmente les risques d'utilisation abusive, de résultats potentiellement préjudiciables ou d'atteintes à la vie privée des personnes et des organisations.
À lire également :Les limites de l'intelligence artificielle
Utilisations de l'IA générative
Génération d'idées et création de contenu
Les IA génératives ont révolutionné la vitesse à laquelle les humains peuvent générer des idées. Par exemple, il est possible de créer en quelques secondes des idées pour des blogs, des campagnes marketing ou même des start-ups à l'aide d'un modèle génératif.
Ces idées peuvent également prendre vie grâce à ces IA. Des modèles tels que Sora peuvent créer des vidéos, Dorik peut créer des sites web à partir de simples instructions, Claude peut générer des textes, Alpha3D peut créer des modèles 3D, etc.
Cela accélère et optimise la génération de contenu, même si les résultats nécessitent souvent quelques modifications humaines.
Chats interactifs et moteurs de recherche
Grâce aux prouesses du traitement du langage naturel (NLP), les IA génératives peuvent créer des chatbots dotés d'un langage semblable à celui des humains. Différentes entreprises et sociétés ont déjà intégré ces chatbots, qui engagent les clients dans des conversations naturelles.
Cela permet d'augmenter la fidélisation des clients, de réduire les temps de réponse et les coûts, tout en améliorant l'expérience client. Les moteurs de recherche intègrent également des GAI afin d'améliorer leurs résultats de recherche et de fournir des réponses pertinentes. Gemini de Google (anciennement connu sous le nom deBard) etBing AIen sont des exemples.
Domaines de recherche
Le GAI est utilisé comme outil de recherche dans de nombreux domaines. Il est désormais courant de collecter de grands ensembles de données, d'y trouver des modèles et de les utiliser pour la synthèse des données ou l'automatisation de la recherche.
Le secteur de la santé l'utilise pour améliorer les diagnostics et personnaliser les plans d'action. Cela est particulièrement utile lorsque les connaissances et les échantillons disponibles dans ce domaine sont limités. Cela a également permis de réduire le temps nécessaire à la recherche.
Traitement et contextualisation des mégadonnées
Comme l'IA générative peut donner du sens à des ensembles de données non structurées dans plusieurs domaines, elle peut aider à traiter et à utiliser le big data. Notamment, l'analyse de milliards de lignes de code, de données de capteurs ou le classement de textes volumineux est désormais efficace et facile.
Par conséquent, GAI peut analyser et classer ces données et en générer de nouvelles, pertinentes, de manière indépendante, et ce en beaucoup moins de temps.
Comprendre l'IA prédictive
Imaginons un scénario d'entreprise. Supposons qu'une marque détermine le niveau de stock qu'elle doit maintenir en analysant les données historiques de vente grâce à l'apprentissage automatique. Il s'agit essentiellement d'intelligence artificielle prédictive.
L'IA prédictive examine les données antérieures et s'appuie sur des analyses statistiques pour déterminer les tendances et les modèles et faire des prévisions pour l'avenir. Sa capacité à utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer la prévision et les prédictions la distingue de l'analyse de données classique.
Comment les IA prédictives sont-elles entraînées ?
Les IA prédictives tirent parti de grands ensembles de données, souvent appelés «mégadonnées ». Tout d'abord, ces données d'apprentissage doivent être collectées, formatées et prétraitées pour la phase d'apprentissage.
Une fois cela fait, l'IA commence à s'entraîner sur les données en se basant sur un modèle prédictif pertinent pour le type de données. Des exemples de tels modèles seraient les réseaux neuronaux ou la régression linéaire.
Au fur et à mesure que le modèle continue à s'entraîner, il nécessite une évaluation et des ajustements supplémentaires afin d'optimiser son exactitude, sa précision et ses performances prédictives.
Avantages et inconvénients de l'IA prédictive
Avantages
-
Contrôle et prévisibilité accrus : la portée des prédictions d'une IA prédictive est plus contrôlée, tout comme les données d'entraînement. L'IA prédictive tend à optimiser et à atteindre plus facilement les résultats attendus que les modèles génératifs. Cela réduit également les risques tels que les hallucinations.
-
Coûts informatiques réduits : par rapport aux modèles génératifs, les modèles prédictifs sont moins gourmands en ressources. Cette efficacité en termes de ressources est encore plus marquée lors de l'inférence que lors de l'utilisation des modèles génératifs. Cela les rend accessibles à un plus grand nombre d'utilisateurs et d'entreprises.
-
Interprétation et utilisation plus faciles : la plupart des modèles prédictifs classiques (par exemple, la régression linéaire) sont beaucoup plus faciles à interpréter et à utiliser que les réseaux neuronaux très complexes. Par conséquent, les inférences issues des modèles prédictifs sont plus faciles à interpréter, à contrôler et à prédire.
-
Automatisation et évolutivité améliorées : les modèles prédictifs sont basés sur les données, ce qui signifie qu'ils s'adaptent facilement à mesure qu'ils sont alimentés par davantage de données. Après la phase d'apprentissage, les modèles prédictifs ne nécessitent que peu d'intervention humaine pour fonctionner comme prévu. Cela facilite leur automatisation, ce qui permet de réduire les coûts et les efforts.
Inconvénients
-
Dépendance à l'égard de l'ingénierie des caractéristiques : l'ingénierie des caractéristiques aide un modèle prédictif à identifier les caractéristiques et les variables appropriées pour un ensemble de données spécifique. Bien que cela puisse améliorer la précision des prédictions, la dépendance des modèles prédictifs à cet égard peut être coûteuse en temps et en ressources.
-
Tendance à la généralisation excessive : contrairement aux modèles génératifs, les modèles prédictifs ne sont pas aussi efficaces pour donner un sens à des points de données nouveaux et inconnus. Par conséquent, ils tentent de généraliser et d'intégrer ces données inconnues dans les caractéristiques et variables existantes.
-
Dépendance vis-à-vis des données d'apprentissage : la qualité d'un modèle prédictif dépend des données d'apprentissage. Si cela vaut également pour les modèles génératifs, les modèles prédictifs sont plus limités à cet égard et ont moins de chances de s'affranchir de cette limitation.
-
Portée plus restreinte : une IA prédictive aura probablement une portée plus restreinte qu'un modèle linguistique multimodal (LLM). Par conséquent, elle n'est jamais aussi flexible ou efficace dans différents domaines. Cela affecte l'utilisabilité de ces modèles dans de nombreux cas.
Utilisations de l'IA prédictive
Améliorer l'expérience client et la fidélisation
Dans les scénarios d'entreprise, l'IA prédictive peut fournir aux entreprises des informations précieuses. Elle peut par exemple montrer quelle partie de l'expérience utilisateur entraîne une augmentation des abandons de panier ou une baisse de l'engagement.
Les marques peuvent alors cibler ces points afin d'optimiser l'expérience utilisateur, augmentant ainsi la fidélisation des clients et les conversions.
De plus, cela peut être attribué aux préférences individuelles. Grâce à cette compréhension, l'IA prédictive peut aider à concevoir une expérience utilisateur personnalisée et sur mesure.
Éliminer les cybermenaces
Les algorithmes de reconnaissance des menaces sont désormais un élément essentiel de la cybersécurité, grâce à l'intelligence artificielle prédictive. Ces modèles analysent de nombreuses données afin de comprendre les schémas comportementaux et les stratégies d'attaque des acteurs malveillants.
Par conséquent, les menaces telles que les attaques zero-day sont moins susceptibles de se produire, et le temps de réponse global face à toute menace est beaucoup plus rapide.
Prévisions financières
Il est essentiel de faire les bons choix stratégiques sur les marchés financiers. Les modèles prédictifs modernes peuvent désormais traiter une grande quantité de données statistiques afin de prendre des décisions éclairées.
Lorsqu'il dispose d'un nombre suffisant de variables et de points de données, un modèle d'IA prédictif peutfournir des prévisions précises et automatiséespour une prise de décision rapide.
Gestion des stocks et de la chaîne logistique
De nombreuses entreprises s'appuient sur l'IA prédictive pour déterminer la courbe de la demande à un moment donné. Cela permet une gestion efficace des stocks tout en augmentant les revenus.
Cela vaut également pour la gestion de la chaîne logistique. Ces chaînes étant souvent complexes et variables, un modèle prédictif peut analyser les données historiques afin de déterminer les itinéraires et les calendriers d'approvisionnement idéaux.
Prévisions environnementales
Les modèles prédictifs ont révolutionné les prévisions environnementales. Ceux-ci peuvent s'entraîner sur des décennies de données météorologiques et climatiques afin de prévoir les catastrophes ou les changements potentiels. Ces IA jouent également un rôle essentiel dans l'évaluation et la préparation à l'impact du changement climatique.
IA générative vs IA prédictive — Résumé
| Éléments | IA générative | IA prédictive |
| Temps de formation | La formation prend plus de temps, en particulier avec des ensembles de données non étiquetés. | Relativement moins chronophage, bien que dépendant des données d'entraînement |
| Besoins en ressources | Nécessite davantage de puissance de calcul | Ne nécessite pas autant de puissance de calcul |
| Objectifs | Création de nouveaux contenus et idées | Prévoir les tendances et les modèles à partir des données historiques |
| Exigences en matière d'optimisation | Peut nécessiter une évaluation occasionnelle, en particulier lorsque de nouveaux points de données sont introduits. | Ne nécessite pas autant d'entretien |
| Précision | La précision varie souvent, tout comme les problèmes tels que les hallucinations. | Beaucoup plus précis grâce à une portée limitée et contrôlée |
| Contrôle et flexibilité | Difficile à contrôler les résultats, mais plus flexible dans la contextualisation de grands ensembles de données inconnus. | Plus facile à contrôler et à concevoir, mais avec une flexibilité réduite en termes de résultats |
Conclusion
L'intelligence artificielle a entraîné un changement de paradigme. Les récentes améliorations en matière d'apprentissage automatique et de puissance de calcul ont rendu ce changement encore plus significatif.
Les modèles génératifs et prédictifs ont tous deux leurs particularités et leurs avantages. Il est donc primordial de se concentrer sur leur utilisation appropriée plutôt que de se limiter à une simple discussion opposant l'IA générative à l'IA prédictive.
