Face au développement rapide des intelligences artificielles (IA) génératives, il est essentiel de comprendre leurs capacités réelles, les fausses idées qui les entourent et les incertitudes liées à leur utilisation.
L’intelligence artificielle générative : une forme d’IA distincte
Véritable innovation dans le domaine de l’intelligence artificielle, l’IA générative se distingue par sa capacité à créer du contenu : textes, images, vidéos… Parmi les exemples de systèmes actuels bien connus figurent ChatGPT, Bard, Midjourney ou DALL-E. Pour réaliser cela, l’intelligence artificielle générative s’appuie sur un large modèle linguistique, basé sur un vaste réseau de neurones artificiels entraînés grâce à une immense quantité de données.
Si les résultats fournis peuvent être impressionnants, la méthode utilisée n’a rien à voir avec l’intelligence humaine et ne peut être comparée à une IA générale capable d’apprendre n’importe quelle tâche réalisée par un être humain. L’IA générative d’aujourd’hui ressemble davantage à plusieurs IA spécialisées rassemblées au sein d’un même modèle.
Les domaines d’application de l’IA générative
- La création musicale : certains musiciens utilisent l’IA générative pour composer des morceaux et explorer de nouveaux styles.
- Les paysages dans les jeux vidéo : l’IA générative permet de créer des environnements variés et réalistes pour enrichir l’expérience des joueurs.
- La génération de code : l’IA générative peut être utilisée pour générer du code informatique, facilitant ainsi le travail des développeurs.
- La traduction : l’IA générative est également utilisée pour traduire du contenu d’une langue à une autre, améliorant la communication entre personnes de différentes origines.
Uncertitudes et biais liés à l’entraînement des IA génératives
Malgré leurs nombreuses applications, les intelligences artificielles génératives ne sont pas exemptes de limites. Les biais présents dans les données d’entraînement peuvent se retrouver dans les résultats fournis par l’IA. Cela peut engendrer des problèmes éthiques, comme la pérennisation de stéréotypes sexistes ou racistes. De plus, les systèmes d’IA générative reposent sur des opérations mathématiques complexes qui les rendent difficiles à expliquer et parfois peu stables.
L’importance de la qualité des données d’entraînement
Il est essentiel de rappeler que l’IA générative ne cherche pas à délivrer la vérité, mais plutôt à maximiser la plausibilité en fonction des données sur lesquelles elle a été entraînée. Si ces données contiennent des erreurs ou des biais, le système les reproduira inévitablement. Cela peut entraîner des hallucinations fréquentes et imprévisibles, c’est-à-dire des réponses erronées ou des images incohérentes.
Conseils pour les entreprises souhaitant exploiter l’IA générative
- Assurer la qualité et la confidentialité des données : avant de faire confiance à une IA générative, il est crucial d’établir une base de données solide, agile et respectueuse des normes de protection de la vie privée.
- Évaluer les cas d’utilisation avant d’appliquer la technologie : il est important de déterminer si l’investissement dans une IA générative est justifié au regard des gains potentiels en termes de productivité et d’expérience utilisateur.
- Adopter des cadres opérationnels adaptés : pour un usage responsable et rentable de l’IA générative, les entreprises doivent utiliser des frameworks tels que LLMOps, garantissant ainsi la fiabilité des données utilisées et la sécurité de l’architecture mise en place.
- Prendre en compte la complexité induite par les nouvelles technologies : l’intégration de l’IA générative dans les infrastructures informatiques existantes ne doit pas être prise à la légère, car elle ajoute une couche de complexité qui peut engendrer des difficultés non négligeables.
Malgré son potentiel indéniable, l’intelligence artificielle générative doit être utilisée avec précaution et discernement. Comprendre ses forces et ses faiblesses est essentiel pour en tirer le meilleur parti et éviter les écueils liés à l’utilisation de cette technologie en pleine expansion.
