L'intelligence artificielle s'intègre désormais à 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, l'IA consistait principalement à prédire des résultats à partir de l'analyse de données historiques. Ces modèles basés sur la prédiction étaient appelés, à juste titre, « IA prédictive ». Mais les progrès récents en matière d'apprentissage automatique permettent désormais à l'IA de synthétiser de nouvelles données. Ces modèles sont connus sous le nom d'« IA générative ».
Les modèles génératifs sont désormais incontournables. Des outils comme 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 de savoir comment fonctionnent ces deux IA, comment elles sont entraînées et quelles peuvent être leurs applications. C'est précisément ce sur quoi nous allons nous concentrer aujourd'hui.
Cet article propose une analyse approfondie sous la forme d'une comparaison détaillée entre l'IA générative et l'IA prédictive, leurs méthodes d'apprentissage et leurs applications possibles.
Les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique
Avant d'aborder les mécanismes et les différences entre ces deux types d'IA, penchons-nous sur l'apprentissage automatique, qui constitue la base de l'entraînement des modèles d'IA.
Le ML désigne l'ensemble des modèles ou algorithmes grâce auxquels un système peut apprendre et accomplir des tâches sans avoir besoin d'instructions explicites. Par exemple, lorsqu'unsystème d'intelligence artificielleidentifie des tendances dans un vaste ensemble de données sans qu'on lui ait indiqué comment s'y prendre, il s'agit de ML. Cela peut impliquer diverses approches.
1. Apprentissage automatique supervisé
L'apprentissage automatique supervisé définit à l'avance le type correct de données d'entrée et de sortie avant l'entraînement.
2. Apprentissage automatique non supervisé
Cette méthode d'apprentissage automatique ne détermine pas les résultats attendus. Elle permet plutôt au modèle d'apprendre à identifier ses propres schémas pour générer des résultats.
3. Apprentissage par renforcement
Cette approche utilise les résultats fournis par le modèle et lui indique s'ils sont corrects ou non. Ce processus d'essais et d'erreurs permet d'optimiser progressivement les résultats et les capacités d'inférence du modèle.
Il existe d'autres sous-domaines du ML, comme l'apprentissage profond, que nous aborderons plus tard.
Comprendre l'IA générative
Pensez à unchatbot IAcommeGeminide Google ouClaude AI d'Anthropic. Ces modèles comptent 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 nouvel article de blog ou un poème, et ils vous proposeraient quelque chose de nouveau !
L'aspect essentiel del'IA générativeréside dans la création de nouveaux contenus à partir de l'analyse de données existantes. Ces modèles passent au crible une quantité colossale de données d'apprentissage afin de générer des modèles probables similaires. Ces modèles sont ensuite utilisés pourgénérer de nouveaux contenus IAdans ce domaine (textes, images ou autres).
Même si l'IA générative produit du contenu « nouveau », la question de savoir s'il s'agit véritablement d'œuvres originales ou dérivées fait souvent l'objet de débats. Nous laisserons cette question pour une autre fois.
Comment les modèles d'IA générative sont-ils entraînés ?
Si les méthodes d'entraînement varient, les IA génératives ont toutes un point commun : elles traitent d'énormes quantités 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 leur apprentissage, 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 dégager des modèles complexes à partir d'énormes quantités de données et d'en tirer des conclusions précises.
De plus, cette méthode d'apprentissage identifie des modèles à partir de données non étiquetées et dépourvues de structure (apprentissage non supervisé). Cela permet de réduire les interventions humaines et d'optimiser le nombre de paramètres. Ainsi, les IA génératives sont capables de produire des résultats bien plus complexes et sophistiqués.
Réseaux neuronaux
Si l'apprentissage profond est une forme d'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux constituent quant à eux une forme 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'intervention humaine, et ce même lorsque les données d'entraînement sont insuffisantes.
Il existe aujourd'hui de nombreux types d'outils génératifs qui exploitent l'apprentissage profond.Le traitement du langage naturel(ou 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 de nombreux 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 sont capables de traiter et de générer plusieurs types de données (à la fois des images et du texte, dans le cas présent).
Cela dit, parmi les différents types d'IA génératives, on trouve :
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Les générateurs de texte en image tels que Stable Diffusion ou
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Modèles de génération de langage naturel (NLG) utilisant différents grands modèles linguistiques (LLM).
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Des outils de synthèse vocale comme WaveNet ou des générateurs de musique comme Mubert.
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Les modèles de génération de vidéos tels que Sora d'OpenAI.
Avantages et inconvénients de l'IA générative
Voici ce qui distingue les IA génératives, tant au niveau de leurs avantages que de leurs inconvénients.
Avantages
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Mise en contexte d'ensembles de données volumineux et non structurés : les IA génératives sont capables d'analyser et de 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.
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Synthèse de nouvelles données ou de nouveaux contenus : les autres modèles se limitaient souvent à prédire des tendances à partir de données antérieures. Les IA génératives sont capables de synthétiser de nouvelles données (textes, images, vidéos, etc.) après avoir appris à partir des données d'entraînement.
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Évolutivité : les modèles génératifs peuvent continuer à s'améliorer à mesure qu'ils sont entraînés sur de nouvelles données. Par exemple, les modèles de traitement du langage naturel (NLP) utilisant des transformateurs sont capables de reconnaître des contextes textuels plus larges et d'évoluer à une vitesse exceptionnelle.
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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 éléments à leurs résultats même après la phase d'entraînement initiale.
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Inconvénients
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Coûts de calcul : Le principal obstacle lié aux modèles génératifs réside dans leur coût de calcul. L'entraînement sur de grands volumes de données, 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.
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Imprévisibilité accrue : les IA génératives excellent dans la mise en contexte d'ensembles de données volumineux et non étiquetés, ainsi que dans la synthèse de nouvelles données. Cependant, cela peut aussi les rendre imprévisibles. Les résultats produits par les modèles génératifs peuvent être inattendus, voire parfois hors de propos. Cela pose problème lorsque la cohérence est essentielle.
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Hallucinations et biais : on sait que les modèles génératifs créent souvent 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 lui aussi d'être biaisé. Ces problèmes peuvent notamment se traduire par la présence de préjugés raciaux et de stéréotypes dans les résultats générés.
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Transparence réduite : les grands modèles génératifs, tels que les LLM, sont difficiles à comprendre. Il est donc impossible de savoir exactement quel processus a conduit à un résultat donné. Cela accroît les risques d'utilisation abusive, de résultats potentiellement préjudiciables ou d'atteintes à la vie privée des personnes et des organisations.
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Applications 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 comme Sora permettent de créer des vidéos, Dorik peut créer des sites web à partir de simples consignes, Claude peut générer des textes, Alpha3D peut créer des modèles 3D, et ainsi de suite.
Cela accélère et optimise la création de contenu, même si les résultats nécessitent souvent quelques retouches humaines.
Chats interactifs et moteurs de recherche
Grâce aux capacités du traitement du langage naturel (NLP), les IA génératives sont capables de créer des chatbots capables de s'exprimer dans un langage proche de celui des humains. De nombreuses entreprises ont déjà intégré ce type de chatbots, qui permettent d'interagir avec les clients à travers des conversations naturelles.
Cela permet de fidéliser davantage la clientèle, de réduire les délais de réponse et les coûts, tout en améliorant l'expérience client. Les moteurs de recherche intègrent également des IA pour optimiser leurs résultats de recherche et fournir des réponses pertinentes. Gemini de Google (anciennementBard) etl'IA de Bingen sont des exemples.
Domaines de recherche
La GAI est utilisée comme outil de recherche dans de nombreux domaines. Il est désormais courant de traiter de grands ensembles de données, d'y identifier des tendances et de les exploiter pour la synthèse de données ou l'automatisation de la recherche.
Le secteur de la santé y a recours pour améliorer le diagnostic et élaborer des plans d'action personnalisés. Cela s'avère particulièrement utile lorsque les connaissances et les échantillons disponibles sur le terrain sont limités. Cette technologie a également permis de réduire le temps nécessaire à la recherche.
Traitement et mise en contexte du Big Data
L'IA générative étant capable d'interpréter des ensembles de données non structurées dans de nombreux domaines, elle peut faciliter le traitement et l'exploitation du big data. Il est désormais notamment possible d'analyser efficacement et facilement des milliards de lignes de code ou de données de capteurs, ou encore de classer de grands volumes de textes.
Par conséquent, GAI est capable d'analyser et de classer ces données, puis de générer de nouvelles données pertinentes de manière autonome, et ce en beaucoup moins de temps.
Comprendre l'IA prédictive
Imaginons un scénario d'entreprise. Prenons l'exemple d'une marque qui détermine le niveau de stock qu'elle doit maintenir en analysant ses données historiques de ventes à l'aide de l'apprentissage automatique. Il s'agit là, en substance, d'intelligence artificielle prédictive.
L'IA prédictive examine les données historiques et s'appuie sur l'analyse statistique pour identifier des tendances et des schémas, et formuler des prévisions. Sa capacité à exploiter l'apprentissage automatique pour améliorer la prospective et les prévisions la distingue de l'analyse de données classique.
Comment sont entraînées les IA prédictives
Les IA prédictives tirent parti de vastes ensembles de données, souvent appelés «Big Data ». Dans un premier temps, ces données d'apprentissage doivent être collectées, mises en forme et prétraitées en vue de la phase d'apprentissage.
Une fois cette étape franchie, l'IA commence à s'entraîner sur les données en s'appuyant sur un modèle prédictif adapté au type de données concerné. Parmi ces modèles, on peut citer les réseaux neuronaux ou la régression linéaire.
Au fur et à mesure que le modèle continue d'être entraîné, il nécessite une évaluation et des ajustements supplémentaires afin d'optimiser sa précision, son exactitude et ses performances prédictives.
Avantages et inconvénients de l'IA prédictive
Avantages
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Meilleur contrôle et plus grande prévisibilité : le champ d'application des prédictions d'une IA prédictive est mieux contrôlé, tout comme les données d'entraînement. L'IA prédictive a tendance à s'optimiser et à produire les résultats attendus plus facilement que les modèles génératifs. Cela permet également de réduire les risques tels que les hallucinations.
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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 la phase d'inférence, comparé aux modèles génératifs en fonctionnement. Cela les rend accessibles à un plus grand nombre d'utilisateurs et d'entreprises.
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Interprétation et utilisation plus faciles : la plupart des modèles prédictifs classiques (par exemple, la régression linéaire) sont bien plus faciles à interpréter et à utiliser que les réseaux neuronaux très complexes. Par conséquent, les résultats issus de ces modèles prédictifs sont plus faciles à interpréter, à maîtriser et à prévoir.
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Automatisation et évolutivité accrues : les modèles prédictifs sont basés sur les données, ce qui signifie qu'ils s'adaptent facilement à mesure qu'on leur fournit davantage de données. Une fois la phase d'apprentissage terminée, 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
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Dépendance vis-à-vis de l'ingénierie des caractéristiques : l'ingénierie des caractéristiques aide un modèle prédictif à identifier les caractéristiques et les variables pertinentes pour un ensemble de données donné. Si cela peut améliorer la précision des prédictions, la dépendance des modèles prédictifs à cet égard peut s'avérer chronophage et coûteuse en ressources.
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Tendance à la surgénéralisation : contrairement aux modèles génératifs, les modèles prédictifs ne sont pas aussi performants lorsqu'il s'agit d'interpréter de nouvelles données non observées. Par conséquent, ils tentent de généraliser et d'adapter ces données non observées aux caractéristiques et variables existantes.
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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 toutefois plus limités à cet égard et ont moins de chances de dépasser cette limite.
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Champ d'application plus restreint : une IA prédictive aura probablement un champ d'application plus restreint qu'un grand modèle linguistique (LLM) multimodal. Par conséquent, elle n'est jamais aussi flexible ni aussi efficace dans différents domaines. Cela affecte souvent la facilité d'utilisation de ces modèles.
Applications de l'IA prédictive
Améliorer l'expérience client et la fidélisation
Dans le contexte des entreprises, l'IA prédictive peut fournir aux entreprises des informations précieuses. Elle peut, par exemple, mettre en évidence les aspects de l'expérience utilisateur qui entraînent un taux d'abandon de panier plus élevé ou une baisse de l'engagement.
Les marques peuvent alors se concentrer sur ces aspects pour optimiser l'expérience utilisateur, ce qui permet d'améliorer la fidélisation de la clientèle et d'augmenter le taux de conversion.
De plus, cela peut être attribué aux préférences de chacun. Grâce à cette compréhension, l'IA prédictive peut contribuer à concevoir une expérience utilisateur sur mesure et personnalisée.
Éliminer les cybermenaces
Les algorithmes de détection des menaces constituent désormais un élément essentiel de la cybersécurité, grâce aux IA prédictives. Ces modèles analysent de vastes quantités de données afin de comprendre les schémas de comportement et les stratégies d'attaque des cybercriminels.
Par conséquent, les menaces telles que les attaques « zero-day » sont moins susceptibles de se produire, et le temps de réaction global face à toute menace est nettement plus rapide.
Prévisions financières
Il est essentiel de faire les bons choix stratégiques sur les marchés financiers. Les modèles prédictifs modernes sont désormais capables de traiter de vastes quantités 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 automatiséespermettant une prise de décision rapide.
Gestion des stocks et de la chaîne d'approvisionnement
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 le chiffre d'affaires.
Cela s'applique également à la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Ces chaînes étant souvent complexes et variables, un modèle prédictif permet d'analyser les données historiques afin de déterminer les itinéraires et les calendriers d'approvisionnement optimaux.
Prévisions environnementales
Les modèles prédictifs ont révolutionné les prévisions environnementales. Ceux-ci peuvent s'appuyer sur des décennies de données météorologiques et climatiques pour prévoir des catastrophes ou des changements potentiels. Ces IA jouent également un rôle essentiel dans l'évaluation des conséquences du changement climatique et la préparation à celles-ci.
IA générative vs IA prédictive — En résumé
| Éléments | IA générative | IA prédictive |
| Durée de la formation | L'entraînement prend plus de temps, surtout avec des ensembles de données non étiquetés | Cela prend relativement moins de temps, même si cela dépend des données d'entraînement |
| Ressources nécessaires | Nécessite une plus grande puissance de calcul | Ne nécessite pas autant de puissance de calcul |
| Objectifs | Créer du nouveau contenu et de nouvelles idées | Prédire les tendances et les schémas à partir de données historiques |
| Exigences en matière d'optimisation | Cela pourrait nécessiter une réévaluation ponctuelle, notamment à mesure que de nouvelles données sont intégrées | Ne nécessite pas autant d'entretien |
| Précision | La précision varie souvent, tout comme certains problèmes tels que les hallucinations | Beaucoup plus précis grâce à un champ d'application restreint et contrôlé |
| Maîtrise et flexibilité | Les résultats sont difficiles à maîtriser, mais cette approche offre davantage de souplesse pour mettre en contexte des ensembles de données volumineux et peu familiers | Plus faciles à contrôler et à concevoir, mais offrant moins de souplesse au niveau des résultats |
Pour conclure
L'intelligence artificielle a entraîné un changement de paradigme. Les récentes avancées en matière d'apprentissage automatique et de puissance de calcul ont rendu ce changement encore plus marquant.
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 livrer à un simple débat opposant l'IA générative à l'IA prédictive.
