L’intelligence artificielle (IA) est devenue un sujet de plus en plus important dans la vie quotidienne. Avec l’évolution de la technologie, nous avons assisté à la création de diverses formes d’IA, chacune ayant sa propre fonctionnalité. Parmi celles-ci se trouve l'IA générative. Dans cet article, nous allons explorer ce qu’est l’IA générative, son histoire, ses limites et l’impact de cette technologie.

L’IA générative est une forme d’IA qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour générer du contenu original à partir de données existantes. Elle est capable de produire une grande variété de contenus tels que des images, des textes, de la musique, des vidéos, et même des programmes informatiques. Contrairement à d'autres formes d'IA qui ont besoin d'un ensemble de données de formation massif pour fonctionner, l'IA générative est capable de créer du contenu original avec très peu de données.

Les fondements techniques

Tout a commencé en 1952 avec l'invention du Machine Learning, suivi de l'introduction de l'IA en 1956. Au fil des décennies, la puissance de calcul et la quantité de données ont augmenté, ce qui a conduit à l'émergence du Deep Learning en 2012.

Le Deep Learning permet à une machine d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmée pour accomplir une tâche spécifique. En d'autres termes, le Deep Learning permet aux machines d'apprendre à partir de grandes quantités de données, en utilisant des réseaux de neurones qui simulent le fonctionnement du cerveau humain.

L'IA générative est une branche du Deep learning et rend possible la création de contenu original. Cette technologie a révolutionné l'IA en permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données brutes.

Ensuite, les Transformers ont été introduits en 2017, offrant une nouvelle méthode pour la compréhension du langage naturel – conduisant à des avancées significatives dans la traduction automatique et la génération de texte. Ils utilisent des techniques de traitement du langage naturel appelées communément NLP (Natural Language Processing en anglais), y compris le mécanisme d'attention, pour comprendre la signification. Par exemple, GPT (Generative Pre-trained Transformer) est le modèle d'IA générative développé par OpenAI grâce aux Transformers.

ChatGPT et le marché de l’IA

ChatGPT

ChatGPT est un modèle de langage naturel basé sur l'architecture GPT-3.5 développé par OpenAI et qui basculera sur l’architecture GPT-4, qui est déjà disponible sur leur interface. Il a été lancé en novembre 2022 et est considéré comme l'un des modèles de langage les plus performants actuellement disponibles avec actuellement plus de 100 millions d’utilisateurs, établissant au passage un record de la croissance la plus rapide et massive de sa base d'utilisateurs en seulement 2 mois après son lancement officiel !

ChatGPT a été entraîné sur une immense quantité de données textuelles provenant de diverses sources, ce qui lui permet de générer du texte en continu et de manière cohérente. Il peut être utilisé pour diverses applications, notamment l'assistance virtuelle, la génération de texte, la traduction automatique et bien d'autres encore. ChatGPT est également capable d'apprendre en continu et d'améliorer ses performances au fil du temps. Voici pourquoi ChatGPT a été un événement marquant : 

• L'IA est désormais utilisable par le grand public.
• Les coûts diminuent, l'IA devient une commodité.
• La véritable révolution : l'expérience utilisateur.

Les biais et limitations actuels de ChatGPT

Comme toute IA générative, ChatGPT a des limites : l'inconsistance, la répétition ou la préférence pour des données fréquentes. Il peut avoir des difficultés à produire des textes cohérents et à long terme. De plus, il peut être facilement trompé par des données d'entrée malveillantes ou mal formatées.

Il est important de noter que ChatGPT a été entraîné sur des données antérieures à 2021 et qu'il n'a pas accès à internet, ce qui peut limiter sa capacité à produire du contenu pertinent et actuel.

Actuellement, ChatGPT a mis en place en Alpha pour certains utilisateurs un plug-in permettant à l’intelligence artificielle de fonctionner avec des données actuelles.

Cependant pour ceux qui n’ont pas accès à ce plug-in, il existe WebChatGPT, une extension chrome qui permet de faire la même chose. Cela permet ainsi d’avoir des informations sûres et sourcées.

Les différents types d’IA Génératives et concurrents de ChatGPT

Face à l'intégration de ChatGPT de Microsoft dans Bing et Teams, les concurrents sont  obligés de réagir.

Google annonce le lancement de sa propre IA, appelée Bard, en février 2023. Bard est conçu pour être capable de générer et expliquer du code, ce qui le distingue des autres chatbots sur le marché. Bard est basé sur un modèle de langage autonome, qui utilise le Machine Learning pour comprendre et produire des réponses en langage naturel.

Meta (anciennement Facebook) a lancé son propre modèle de langage autonome appelé LLaMa aussi en février 2023. Comparativement à Bard, LLaMa n'a pas été lancé en tant que chatbot public, mais plutôt comme un package open source.

La Chine et d'autres Nations, comme l’Israël, ont également investi dans l'IA et les chatbots. Baidu, en particulier, a développé plusieurs chatbots pour différentes applications, notamment pour les soins de santé et l'assistance clientèle. Tencent, une autre entreprise chinoise, a créé un chatbot appelé Xiaowei pour les réservations et l'achat de billets, tandis que l’Israël a développé un chatbot militaire appelé Tzayad.

Ensuite, il existe des IA génératives capables de créer des images à partir de prompt (textes entrés par l'utilisateur). Par exemple, Midjourney, le concurrent direct de DALL·E génère des images de haute qualité en passant par la plateforme Discord.

OpenAI ne recouvre cependant pas toutes les types IA génératives, aucun produit de la firme ne permet de transformer du texte en audio ou en vidéo comme vous pouvez le voir avec le tableau :

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Impact de l’Intelligence Artificielle

Impact sur les emplois

Les IA génératives présentent à la fois des opportunités pour améliorer l'efficacité des employés ainsi que la création de nouveaux métiers, mais aussi des menaces de destruction d'emplois.

Elles permettent à grande échelle l'automatisation de tâches répétitives, l'amélioration de l'efficacité et la personnalisation de l'expérience client, ce qui peut conduire à une meilleure satisfaction des clients, des collaborateurs et à une croissance de l'entreprise.

En contrepartie, c’est environ 300 millions d'emplois dans le monde qui pourraient être impactés par l'IA et l'automatisation selon un rapport récent de Goldman Sachs dans un article de CNBC.

Impact sur l’environnement

L'impact de l’IA sur l'environnement est un sujet complexe qui est encore étudié et débattu par les chercheurs et les experts. Ces derniers soulignent que la consommation d'énergie et l'empreinte carbone associées au développement et au déploiement de l'IA peuvent contribuer à la dégradation de l'environnement.

Selon un rapport récent de MIT Technology dans un article de Forbes, la formation d'un seul modèle d'IA peut émettre plus de 626 000 livres d'équivalent de dioxyde de carbone, soit près de cinq fois les émissions de gaz à effet de serre produites par une voiture moyenne américaine tout au long de sa vie.

Impact sur la protection des données personnelles

Tout d'abord, il existe un manque d'informations sur le traitement des données. Bien que OpenAI précise la nature des données traitées dans leurs mentions légales, ils restent imprécis sur la finalité de leur service et sur la base juridique applicable.

Récemment, l'Italie a demandé à OpenAI de suspendre l'accès à ChatGPT sur son territoire en raison d'un manque de respect pour la protection des données personnelles. 

Après l'Italie, Samsung Electronics a également interdit l'utilisation de l'IA générative comme ChatGPT au sein de son entreprise, car la génération de réponses sur ChatGPT pourrait entraîner une divulgation d'informations sensibles.

Impact sur le droit d’auteur

Les utilisateurs de ChatGPT font face au problème de ne pas pouvoir interdire la copie de leur contenu généré par l'IA par un tiers sur la base du droit d'auteur comme tout autre IA générative.

La question du droit d'auteur est donc très complexe et fait l'objet de nombreux débats.

Au fil du temps, l'utilisation d'IA générative peut limiter la créativité et encourager la conformité, ce qui peut conduire à une uniformisation des contenus produits.

Conclusion

L'IA générative est une technologie qui a connu une croissance exponentielle au fil des ans. Avec des applications dans divers domaines tels que la génération de texte, l'image, la musique et la vidéo, elle offre des opportunités incroyables pour améliorer l'efficacité et l'expérience client. Cependant, elle présente également des défis, notamment des biais, des limites technologiques et des problèmes de sécurité.