L'utilisation de l'intelligence artificielle générative (IA générative) dans les entreprises connaît une croissance rapide, reflétant son potentiel énorme pour transformer divers secteurs.
Environ la moitié des organisations sondées par Gartner ont augmenté leurs investissements dans l'IA générative au cours des derniers mois. 44% des organisations sont actuellement en phase de test de cette technologie et 10% l’ont déjà mise en production, selon Salesforce.
Peu importe leur secteur d’activité, les entreprises misent de plus en plus gros sur le développement de l’IA générative. Parfois même en anticipant les besoins en formation de leurs équipes vis-à-vis de l'intelligence artificielle.
L'IA générative utilise des modèles de machine learning pour générer de nouvelles données semblables à celles sur lesquelles ils ont été formés. Ces données peuvent être des textes, des images, des sons, du code ou même des simulations de voix humaine, étendant ainsi les possibilités de création numérique.
Ces réalisations, allant de l'industrie du divertissement à l'éducation, en passant par la publicité et la création de contenus, forment donc ce qu’on peut appeler des “médias synthétiques”, c’est-à-dire des médias fondés sur des technologies de synthèse telles que l’IA et le machine learning.
Après un entraînement approfondi sur un large ensemble de données, un modèle d'IA générative peut commencer à produire de nouveaux contenus. Par exemple, un modèle entraîné sur des œuvres d'art picturales peut générer de nouvelles images artistiques qui imitent les styles appris.
Quand on demande à Dall-E de nous illustrer le fonctionnement de l’IA générative.
Le succès de l'IA générative repose fortement sur la qualité des prompts ou instructions initiales qu'elle reçoit. Le prompt est essentiellement une commande ou une instruction qui guide l'algorithme sur ce qu'il doit générer. Il détermine non seulement la pertinence, mais aussi la qualité du contenu généré.
C’est pourquoi un prompt bien conçu doit être clair et spécifique avec des objectifs de sortie détaillés. Par exemple, dans la génération de visuels, un prompt précisant le style, le sujet, et les émotions à évoquer permet à l'IA de produire des résultats qui sont visuellement et émotionnellement en accord avec les attentes de l'utilisateur. De même, pour la création de contenu textuel, un prompt détaillé peut aider l'IA à comprendre le contexte et le ton souhaités, ce qui améliore significativement la pertinence et l'engagement du texte généré.
La génération de graphiques à partir de données simples n’est pas encore au point…
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Modèle |
Type de données |
Applications typiques |
Particularités |
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Chat-GPT 3.5 |
Texte |
Rédaction, chatbots |
Avancé pour la création de contenu textuel cohérent. |
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Dall-E |
Image |
Art numérique, design |
Excellent en reconstruction et modification d'images. |
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Jukebox |
Audio |
Musique, effets sonores |
Capable de générer de la musique avec des paroles dans différents styles. |
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GitHub Copilot |
Code |
Développement de logiciels |
Suggère du code aux développeurs, améliorant la productivité et aidant à la résolution de bugs. |
L'IA générative transforme la manière dont nous créons et interagissons avec le contenu numérique.
En fournissant des outils capables de produire des résultats presque indiscernables de ceux créés par des humains, elle pose également de nouvelles questions éthiques et pratiques. Toutefois, les possibilités offertes par cette technologie sont sans précédent, promettant de remodeler de nombreux aspects de notre monde numérique.
Explorer davantage le monde de l’IA générative peut non seulement enrichir votre compréhension de l'intelligence artificielle, mais aussi vous ouvrir la porte à des innovations créatives et pratiques dans quasiment tous les secteurs d'activité. Que ce soit par l’analyse d’ensembles de données complexes, la génération ou la compilation de code, l’IA transforme progressivement tous les métiers de la Tech.
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