FAQ IA Générative : comprendre l'intelligence artificielle générative

Bienvenue sur la FAQ francophone la plus complète sur l'I.A. générative ! Nous avons taché de répertorier les questions que nous posent le plus fréquemment nos prospects et clients sur la nouvelle intelligence artificielle qui est en train de conquérir la planète. Bonne lecture ! 

Qu'est-ce que l'IA Générative?

L'intelligence artificielle générative (IA générative) est un type d'IA qui excelle dans la création de quelque chose de nouveau. Elle est souvent utilisée pour générer du texte, des images, de la musique, et bien d'autres types de données. Les grands modèles de langage comme GPT (Generative Pre-trained Transformer) et les modèles d'IA générative comme DALL-E sont des exemples notables de cette technologie en action.

Quelles sont les IA Génératives ? 

L’IA générative fait référence à des modèles ou à des algorithmes qui créent de nouveaux résultats, tels que du texte, des photos, des vidéos, du code, des données ou des rendus 3D, à partir des grandes quantités de données sur lesquelles ils ont été formés. Les modèles “génèrent” de nouveaux contenus en se référant aux données sur lesquelles ils ont été formés et en faisant de nouvelles prédictions.

Comment fonctionne l'IA Générative?

Les modèles d'IA générative apprennent des tendances et des motifs dans les données fournies lors d'une phase d'apprentissage automatique. Ils peuvent ensuite générer de nouvelles données qui imitent ces tendances. Par exemple, en générant du texte ou des images basées sur un certain style ou thème. Ces modèles utilisent souvent des techniques d'apprentissage en profondeur et de langage naturel pour comprendre et reproduire des structures complexes.

Quelles sont les Applications de l'IA Générative

Les applications de l'IA générative sont vastes et en constante évolution. Elles peuvent être utilisées dans la création de contenu, notamment pour générer du texte ou des images, créer des chatbots conversationnels comme ChatGPT, ou même générer du code. Les secteurs de la finance et les soins de santé ont également trouvé des cas d'utilisation précieux grâce à l'IA générative.

L'IA Générative pour Créer

Que ce soit pour générer des réponses textuelles avec des bots comme Bing Chat, ou créer des images uniques avec DALL-E, l'IA générative peut créer de nouvelles formes de contenu à partir de données existantes. Elle ouvre des portes à la création automatique de contenu, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires pour produire des matériaux de qualité.

Pourquoi l'IA Générative est-elle Révolutionnaire?

La capacité de générer de nouvelles données rend l'IA générative extrêmement précieuse pour les entreprises et les créatifs. Elle permet une personnalisation à grande échelle, des workflows plus rapides et une exploration de nouvelles idées. De plus, avec des outils comme Adobe et MidJourney, l'IA générative peut être utilisée pour personnaliser l'expérience utilisateur, ce qui est crucial dans le monde numérique d'aujourd'hui.

Les Dernières Innovations en IA Générative

Les avancées récentes ont vu l'émergence de grands modèles comme Google BARD, qui peuvent traiter et générer des informations à une échelle jamais vue auparavant. De plus, des entreprises comme OpenAI et les modèles de fondation ont poussé les frontières de ce que l'IA générative peut accomplir, en rendant la création de contenu et l'interaction avec les utilisateurs plus naturelle et intuitive. Dall-E 3, qui sera très prochainement intégré à ChatGPT permet de générer des visuels incroyables à partir d'une simple phrase. 

Le Futur de l'IA Générative

Avec l'évolution constante des modèles d'IA générative et des outils d’intelligence artificielle, le futur est prometteur. L'IA générative a le potentiel de remodeler la façon dont nous créons et consommons du contenu, faisant d'elle une des technologies les plus excitantes et prometteuses de notre époque.

Quel type d’IA est ChatGPT ?

ChatGPT est un prototype d’agent conversationnel développé par OpenAI. Il utilise un type d’apprentissage automatique appelé apprentissage profond. L’apprentissage profond est une technique qui permet aux machines d’apprendre des données complexes. Dans le cas de ChatGPT, les données complexes sont des textes et des codes.

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Pourquoi ChatGPT et les LLMs sont capables de faire des choses pour lesquels ils n’ont pas étaient entrainés ?

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Définition de l'émergence : Le concept d’émergence est un principe fondamental en science et en philosophie qui stipule que le tout est plus que la somme de ses parties1. Il s’agit de l’idée que certaines propriétés, processus ou comportements peuvent émerger à un niveau d’organisation ou de complexité qui n’existent pas à des niveaux inférieurs. Par exemple, la conscience est une propriété émergente du cerveau : bien qu’elle soit produite par des neurones et des synapses, elle ne peut être réduite à ces composants.
En ce qui concerne les grands modèles de langage (LLMs), ils sont capables de faire des choses pour lesquelles ils n’ont pas été explicitement entraînés en raison de leur capacité à généraliser à partir des données d’entraînement. Les LLMs sont formés sur de grandes quantités de texte et apprennent à prédire une suite probable à une entrée donnée. Ils ne sont pas entraînés pour une tâche spécifique, mais plutôt pour comprendre et générer du texte de manière générale.
Cela signifie qu’une fois formés, ils peuvent appliquer ce qu’ils ont appris à une variété de tâches différentes, même si ces tâches ne faisaient pas partie de leur entraînement initial. Par exemple, un LLM pourrait être formé sur un corpus de textes littéraires, mais être capable de générer un résumé d’un article scientifique ou de répondre à des questions sur un sujet d’actualité. C’est cette capacité à généraliser et à appliquer les connaissances acquises dans un contexte à un autre qui permet aux LLMs de faire des choses pour lesquelles ils n’ont pas été explicitement entraînés.

Exemple pour mieux comprendre : Imaginez que vous avez une grande boîte de blocs de construction LEGO. Chaque bloc représente une petite information que l’ordinateur connaît. Maintenant, lorsque vous construisez quelque chose avec ces blocs, comme une maison ou une voiture, vous créez quelque chose de nouveau qui n’était pas là avant. C’est ce qu’on appelle l’émergence - quand vous mettez ensemble plein de petites choses pour créer quelque chose de plus grand et de nouveau.
Maintenant, imaginez que vous avez un ami robot qui a appris à construire plein de choses différentes avec ces blocs LEGO. Il a passé beaucoup de temps à regarder comment les autres construisent des choses et à apprendre comment le faire lui-même. Même si vous ne lui avez jamais montré comment construire un château, par exemple, il pourrait quand même essayer parce qu’il a appris comment assembler les blocs de différentes façons. C’est ce que font les grands modèles de langage - ils apprennent beaucoup de choses différentes et essaient ensuite d’appliquer ce qu’ils ont appris à de nouvelles situations.

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Quelle est la meilleure intelligence artificielle au monde ?

Il est difficile de déterminer quelle est la “meilleure” intelligence artificielle au monde car cela dépend du contexte et de l’application spécifique. Cependant, certaines IA comme ChatGPT d’OpenAI sont largement reconnues pour leurs performances impressionnantes dans des tâches spécifiques comme la génération de texte.

Quelle est l’utilisation courante de l’Intelligence artificielle générative générative par le grand public ?

L’IA générative est déjà utilisée par le grand public dans divers domaines. Par exemple, en France, 1000 agents volontaires dans les Caisses d’Allocation familiales (CAF), l’Assurance Retraite, les préfectures, etc., utilisent un outil d’IA générative pour aider à la rédaction des réponses en ligne aux usagers.

Quelle est l’utilisation courante de l’IA générative pour les entreprises ?

Les entreprises utilisent l’IA générative pour améliorer leur efficacité et leur productivité. Par exemple, elles peuvent utiliser l’IA générative pour automatiser la production de contenu créatif (scénarios de film, musique, dessins animés, etc.), pour améliorer la qualité des images numériques, éditer des vidéos, créer rapidement des prototypes pour la fabrication, enrichir les données avec des jeux de données synthétiques, etc.

Pourquoi l’I.A. générative ?

 L’IA générative offre de nombreuses possibilités pour les entreprises et le grand public. Elle peut aider à rationaliser les activités et à améliorer la productivité, en réduisant les coûts et en libérant des ressources pour qu’elles puissent se concentrer sur leurs opérations de base. De plus, elle peut produire une grande variété de textes crédibles en quelques secondes, puis répondre aux critiques pour les rendre plus adaptés à l’objectif visé.

Quels sont les avantages de l’IA générative de manière générale? 

L’IA générative offre de nombreux avantages. Elle peut aider les entreprises à rationaliser leurs activités et à améliorer leur productivité, en réduisant les coûts et en libérant des ressources pour qu’elles puissent se concentrer sur leurs opérations de base. De plus, elle peut produire une grande variété de textes crédibles en quelques secondes, puis répondre aux critiques pour les rendre plus adaptés à l’objectif visé. Une bonne utilisation de l’IA générative peut offrir des avantages significatifs aux entreprises. Cela peut se traduire par des réductions de coûts, une productivité accrue et une amélioration des services clients.

Comment fonctionne l’apprentissage profond ?

L’apprentissage profond est une forme d’intelligence artificielle, dérivée du Machine Learning (apprentissage automatique). Il s’agit d’un processus qui consiste à utiliser des robots ou des ordinateurs pour analyser, enregistrer et comprendre des données. Ainsi, l’intelligence artificielle permet aux ordinateurs de fournir des solutions à des problèmes, en se basant sur ce qu’ils ont appris4. L’une des meilleures méthodes pour entraîner les ordinateurs à ce faire est « la machine learning » ou ce qu’on appelle « le deep learning ». Le principe est d’utiliser des réseaux de neurones artificiels (des réseaux antagonistes génératifs), pour traiter les données.

Est-ce que toutes les IA génératives utilisent le deep learning ?

 La plupart des IA génératives utilisent le deep learning. Cependant, il existe d’autres techniques d’apprentissage automatique qui peuvent être utilisées pour la génération de contenu5. Par exemple, sur la liste des 50 outils d’IA générative les plus utilisés, 80 % ont été nouvellement développés autour de l’IA générative6.

Quels sont les inconvénients de l’IA générative ?

 L’IA générative présente plusieurs inconvénients :

• Risque d’atteinte à la propriété intellectuelle et au droit d’auteur.
• Manque de sensibilité et d’émotion dans certaines créations comparées à celles réalisées par des humains.
• Potentielle perte d’authenticité et d’originalité dans le contenu.
• Les modèles d’IA générative ne savent pas nécessairement si les informations qu’ils produisent sont exactes et, la plupart du temps, nous n’avons guère de moyens de savoir d’où viennent les informations et comment elles ont été traitées par les algorithmes pour générer du contenu.
• L’IA générative en particulier risque de saper l’autorité et le statut des enseignants ainsi que de donner du grain à moudre à ceux qui souhaitent davantage automatiser l’enseignement.

Comment fonctionne un réseau neuronal artificiel?

Un réseau de neurones artificiels est un système dont la conception est à l’origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s’est rapproché des méthodes statistiques4. Les réseaux neuronaux sont construits sur un paradigme biologique, celui du neurone formel. Ils sont composés de couches de neurones interconnectés. Chaque neurone reçoit des signaux des neurones précédents, opère des calculs sur ces signaux, puis transmet le résultat aux neurones suivants5. Ces interactions entre les neurones permettent aux réseaux neuronaux de capturer des relations complexes dans les données.

Quelles sont les différences entre machine learning et deep learning ?

Le machine learning se concentre sur les modèles et les relations entre les données, tandis que le deep learning se concentre sur la compréhension de la structure sous-jacente des données. Le deep learning peut être envisagé comme une forme de machine learning. Le machine learning et le deep learning font partie de l’intelligence artificielle. Cependant, le deep learning est une sous-catégorie du machine learning, car il s’appuie sur un apprentissage sans surveillance. Le deep learning requiert de plus larges volumes de données d’entraînement, mais apprend de son propre environnement et de ses erreurs. Au contraire, le machine learning permet l’entraînement sur des jeux de données moins vastes, mais requiert davantage d’intervention humaine pour apprendre et corriger ses erreurs.

Quels sont les avantages des réseaux antagonistes génératifs (GAN) ? 

Les GAN génèrent des données qui ressemblent aux données d’origine. Si vous donnez une image à GAN, il générera une nouvelle version de l’image qui ressemble à l’image d’origine.

• Les GAN ont de nombreuses applications dans différents domaines, notamment la génération d’images et de vidéos de haute qualité, la colorisation d’images en noir et blanc, la détection et la correction d’anomalies, la création d’œuvres d’art, la synthèse de voix.
• Ils peuvent être utilisés pour générer des images médicales synthétiques pour l’entraînement de réseaux de neurones dans la détection de maladies.
• Ils sont efficaces pour détecter des fraudes en générant des données synthétiques de transactions financières.
  Inconvénients des réseaux antagonistes génératifs (GAN)

Quels sont les inconvénients des réseaux antagonistes génératifs (GAN) ? 

Comme souvent lorsque les technologies sont aussi puissantes, il peut y avoir de gros inconvénients.

• Difficulté d’entraînement : Les GAN peuvent être difficiles à entraîner car ils nécessitent un équilibre délicat entre le générateur et le discriminateur. Si l’un devient trop puissant par rapport à l’autre, le GAN peut cesser d’apprendre.
• Mode collapse : C’est un problème courant où le générateur commence à produire la même sortie (ou un petit ensemble d’outputs) encore et encore, indépendamment de l’input.
• Manque de diversité : Les GAN peuvent parfois manquer de diversité dans leurs outputs, produisant des résultats très similaires les uns aux autres.
• Bruit : Les outputs des GAN peuvent souvent être bruyants et de qualité inférieure, en particulier pour les tâches plus complexes.
• Éthique et utilisation abusive : Les GAN peuvent être utilisés de manière abusive pour créer des deepfakes ou pour générer du contenu trompeur ou nuisible. Ils peuvent également poser des problèmes en termes de droits d’auteur et de propriété intellectuelle.

Quel est le fonctionnement d’un auto-encodeur variationnel ?

Un auto-encodeur variationnel (ou VAE) est une architecture de réseau de neurones artificiels introduite en 2013 par D. Kingma et M. Welling, appartenant aux familles des modèles graphiques probabilistes et des méthodes bayésiennes variationnelles4. Les VAE apprennent la distribution de probabilité des données et permettent donc d’assurer la continuité des encodages obtenus5.

• Dans un VAE, les données d’entrée sont échantillonnées à partir d’une distribution paramétrée (la distribution a priori, en termes d’ inférence bayésienne ), et l’encodeur et le décodeur sont entraînés conjointement de sorte que la sortie minimise une erreur de reconstruction dans le sens de la divergence de Kullback-Leibler entre la distribution paramétrique postérieure et la vraie distribution a posteriori4.
• Les images générées sont ensuite transmises au discriminateur, aux côtés des véritables points de données du dataset. Le discriminateur filtre les informations, et établit une probabilité comprise entre 0 et 1 pour déterminer l’authenticité de l’image. Le chiffre 1 signifie que l’image est réelle, le 0 indique qu’il s’agit d’un faux. Ces valeurs sont ensuite vérifiées manuellement, et le processus est répété jusqu’à ce que le résultat souhaité soit atteint.

Comment fonctionne un réseau neuronal convolutif?

Un réseau neuronal convolutif (CNN) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu’ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.

Un réseau neuronal convolutif se compose de deux types de neurones artificiels, agencés en « couches » traitant successivement l'information  :

• Les neurones de traitement, qui traitent une portion limitée de l’image (appelée « champ réceptif ») au travers d’une fonction de convolution.Les neurones de mise en commun des sorties dits de pooling (totale ou partielle)1.
  Dans le cadre de la reconnaissance d’image, cette dernière est « pavée », c’est-à-dire découpée en petites zones (appelées tuiles). Chaque tuile sera traitée individuellement par un neurone artificiel (qui effectue une opération de filtrage classique en associant un poids à chaque pixel de la tuile). Tous les neurones ont les mêmes paramètres de réglage.

Les réseaux neuronaux convolutifs ont une méthodologie similaire à celle des méthodes traditionnelles d’apprentissage supervisé : ils reçoivent des images en entrée, détectent les features de chacune d’entre elles, puis entraînent un classifieur dessus. Cependant, les features sont apprises automatiquement.

Comment fonctionne la synthèse de voix avec l'IA générative?

La synthèse de voix avec l’IA générative fonctionne en utilisant des réseaux neuronaux puissants pour créer des voix synthétiques réalistes. Ces systèmes, tels que les vocodeurs, sont capables de synthétiser de manière réaliste et précise des voix humaines, y compris les voix de célébrités. Les vocodeurs fonctionnent en analysant et en imitant les données audio, comme les voix de célébrités, en se basant sur des échantillons ou des exemples vocaux qui leur sont fournis.

Par exemple, pour interagir avec un interlocuteur humain à l’oral, il faut créer le clone vocal d’un professionnel de la voix1. Grâce à ces vocodeurs, les outils d’IA dédiés aux voix de célébrités peuvent générer avec une grande précision différentes voix de figures historiques et de célébrités emblématiques.

Il existe également des outils qui permettent de convertir du texte en parole. Vous pouvez ajouter du texte et le convertir en voix. De plus, certains outils vous permettent de choisir une langue, une voix et une vitesse pour la synthèse vocale.

Comment fonctionne un réseau neuronal convolutif?

Un réseau neuronal convolutif (CNN) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu’ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.

Un réseau neuronal convolutif se compose de deux types de neurones artificiels, agencés en « couches » traitant successivement l’information :

1. Les neurones de traitement, qui traitent une portion limitée de l’image (appelée « champ réceptif ») au travers d’une fonction de convolution.
2. Les neurones de mise en commun des sorties dits de pooling (totale ou partielle).

Dans le cadre de la reconnaissance d’image, cette dernière est « pavée », c’est-à-dire découpée en petites zones (appelées tuiles). Chaque tuile sera traitée individuellement par un neurone artificiel (qui effectue une opération de filtrage classique en associant un poids à chaque pixel de la tuile). Tous les neurones ont les mêmes paramètres de réglage.

Les réseaux neuronaux convolutifs ont une méthodologie similaire à celle des méthodes traditionnelles d’apprentissage supervisé : ils reçoivent des images en entrée, détectent les features de chacune d’entre elles, puis entraînent un classifieur dessus. Cependant, les features sont apprises automatiquement.

Quels sont les avantages et inconvénients des réseaux neuronaux convolutifs ?

Les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) présentent plusieurs avantages et inconvénients.

Avantages des CNN :

• Reconnaissance d’image : Les CNN sont très performants pour la reconnaissance d’image. Ils apprennent plus rapidement et ont un meilleur taux d’erreur.
• Analyse vidéo : Les CNN sont également utilisés pour l’analyse vidéo.
• Traitement du langage naturel : Les CNN sont efficaces pour l’analyse sémantique, la modélisation de phrase, la classification ou la traduction.
• Découverte de médicaments : Les CNN peuvent identifier les traitements potentiels en prédisant les interactions entre molécules et protéines biologiques.
• Détection d’anomalie : Une autre application des CNN est la détection d’anomalie sur une image en entrée.

Inconvénients des CNN  :

• Difficulté d’entraînement : Les CNN peuvent être difficiles à entraîner car ils nécessitent un équilibre délicat entre le générateur et le discriminateur. Si l’un devient trop puissant par rapport à l’autre, le GAN peut cesser d’apprendre.
• Dépendance de l’initialisation : La fonction d’erreur n’est pas convexe et donc le résultat de la formation dépend de l’initialisation.

Qu’est-ce que le GPT ?

GPT signifie en anglais Generative Pre-trained Transformer, soit transformeur génératif pré-entraîné. Il s’agit d’un modèle de langage développé par la société américaine OpenAI, qui sert de « moteur » à l’agent conversationnel (ou chatbot) ChatGPT.

Comment fonctionne GPT ? 

Lorsqu’un utilisateur interagit avec un chatbot fonctionnant avec ChatGPT, le chatbot traite les données de l’utilisateur et les analyse à l’aide du modèle linguistique. Sur la base de cette analyse, le chatbot génère une réponse et la renvoie à l’utilisateur. Ce processus est répété au fur et à mesure que la conversation se poursuit. L’une des principales capacités de ChatGPT est sa capacité à générer du texte. À partir d’un prompt ou d’un contexte, ChatGPT peut générer une réponse pertinente qui s’inscrit naturellement dans la conversation.

Quels sont les avantages de GPT ? 

• Interaction en langage naturel : L’utilisation de ChatGPT permet une interaction en langage naturel, ce qui permet aux utilisateurs de communiquer avec les machines d’une manière plus humaine.
• Polyvalence : ChatGPT peut être utilisé pour un large éventail de tâches telles que répondre à des questions, générer du texte, fournir des recommandations, lancer des idées, etc.
• Disponibilité 24/7 : Une fois déployé, ChatGPT peut fournir une assistance et des informations 24 heures sur 24.
• Évolutivité : ChatGPT peut gérer plusieurs conversations simultanément, ce qui le rend évolutif pour les entreprises et les plateformes qui nécessitent de gérer de nombreux utilisateurs en même temps.
• Réduction de la charge de travail humaine : En automatisant certaines tâches et interactions, ChatGPT peut aider à réduire la charge de travail des agents humains, leur permettant de se concentrer sur des tâches plus complexes ou spécialisées.

Quels sont Inconvénients de GPT ? 

• Manque de compréhension : ChatGPT manque souvent d’une véritable compréhension du contexte et des nuances. Il génère des réponses basées sur des modèles qu’il a appris pendant la formation, ce qui peut parfois conduire à des réponses inexactes ou non pertinentes.
• Biais et inexactitudes : Si elles ne sont pas correctement traitées et contrôlées, les réponses de ChatGPT peuvent refléter les biais présents dans les données de formation. Il peut également générer des informations inexactes ou fausses. Webotit a néanmoins développé des briques techniques permettant de réduire au strict minimum les hallucinations.
• Préoccupations éthiques : L’utilisation de l’IA pour générer du contenu pose des problèmes éthiques, notamment lorsqu’il s’agit de créer du contenu potentiellement nuisible, trompeur ou inapproprié.
• Dépendance à l’égard des données d’apprentissage : Les réponses de ChatGPT sont basées sur les données sur lesquelles il a été formé. Si les données d’apprentissage contiennent des erreurs ou des limitations, celles-ci peuvent se refléter dans les résultats.
• Manque de créativité et de bon sens : Bien que ChatGPT puisse générer du texte, il manque de créativité et de bon sens. Il peut éprouver des difficultés à accomplir des tâches qui exigent une véritable créativité ou une compréhension approfondie du monde.
• Risques pour la sécurité : S’il n’est pas correctement sécurisé, ChatGPT peut être exploité à des fins malveillantes, par exemple pour générer un contenu convaincant mais faux dans le cadre d’escroqueries ou de campagnes de désinformation.
• Perte d’interaction humaine : Le fait de s’appuyer fortement sur les interactions de l’IA pourrait réduire les interactions humaines authentiques, ce qui pourrait avoir des répercussions sociales et psychologiques.

Comment utilisez gratuitement ChatGPT 4 ?

GPT-4, le modèle le plus puissant d'OpenAI est désormais accessible gratuitement dans BingChat. 

Pour accéder à BingChat, vous pouvez suivre les étapes suivantes :

1. Ouvrez votre navigateur web et rendez-vous sur www.bing.com.
2. Connectez-vous à votre compte Microsoft.
3. Tapez votre question ou votre requête dans la barre de recherche.
4. Une fenêtre de dialogue devrait alors s’ouvrir, avec votre requête en introduction.
5. Si ce n’est pas le cas, cliquez sur le bouton « Chat » en haut de l’écran pour passer Bing en mode discussion.

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Quel type d'I.A. est Midjourney ? 

MidJourney est un programme d'intelligence artificielle (IA) générative conçu pour transformer des descriptions textuelles en images. Voici des aspects clés de cette IA:

1. Génération d'Images: MidJourney est capable de générer des images à partir de descriptions textuelles simples fournies par les utilisateurs. Il interprète les mots clés saisis et produit des images en conséquence​¹​​²​.
2. Comparaison avec DALL-E: Il est souvent comparé à DALL-E d'OpenAI, une autre IA qui génère également des images à partir de textes. Tout comme DALL-E, MidJourney utilise un texte appelé "prompt" pour générer des images. Cependant, contrairement à DALL-E, MidJourney n'est pas entraîné pour viser le réalisme, mais plutôt la beauté artistique​³​​⁴​.
3. Inspiration d'Images Existantes: L'IA s'inspire des images existantes sur le web ou celles fournies par les utilisateurs pour créer de nouvelles images. Cela permet une certaine personnalisation et créativité dans les images générées​²​.
4. Laboratoire Indépendant: MidJourney a été créé par un laboratoire de recherche indépendant du même nom, se concentrant sur l'exploration de nouveaux moyens de pensée et l'extension des pouvoirs imaginatifs des humains​³​.

Ainsi, MidJourney est une IA générative innovante qui fusionne l'intelligence artificielle avec la créativité humaine pour produire des images artistiques.

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Midjourney vs Dall-E 3 : lequel est le meilleur pour créer des visuels ?

D’après une comparaison entre DALL-E 3 et Midjourney réalisée par Dataconomy, les deux outils ont des capacités créatives impressionnantes, mais ils ont des forces différentes.

DALL-E 3, la dernière version de la plateforme d’art visuel génératif d’OpenAI, a été annoncée avec des fonctionnalités révolutionnaires, dont l’intégration de ChatGPT1. DALL-E 3 a été testé avec plusieurs prompts et a généralement produit des images qui étaient plus précises par rapport au prompt. Par exemple, pour le prompt “An illustration of a human heart made of translucent glass, standing on a pedestal amidst a stormy sea. Rays of sunlight pierce the clouds, illuminating the heart, revealing a tiny universe within. The quote ‘Find the universe within you’ is etched in bold letters across the horizon.”, DALL-E 3 a produit une image très paisible et sereine qui évoque un sentiment de connexion à l’univers.

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Midjourney, en revanche, a produit une image plus fantaisiste et ludique. Cependant, il y avait une erreur d’écriture dans l’image de Midjourney. Malgré leurs différences, les deux images étaient visuellement attrayantes et invitaient à la réflexion. Nous les avons recréer pour vous et trouvons le même résultat que dans l'étude. 

Dans une autre comparaison réalisée par Metaverse Post, les deux outils ont également montré des forces différentes. Par exemple, pour le prompt “A modern architectural building with large glass windows, situated on a cliff overlooking a serene ocean at sunset.”, Midjourney a selon eux remporté la manche avec son image de coucher de soleil. Nous avons fait le test de notre côté et nous vous laissons vous faire votre avis sur la question. 

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En fin de compte, le choix entre DALL-E 3 et Midjourney dépendra de vos besoins spécifiques. Si vous avez besoin d’images qui correspondent précisément à un prompt spécifique, DALL-E 3 semble être le meilleur choix. Si vous préférez des images plus fantaisistes et ludiques, Midjourney pourrait être une meilleure option.

Quels sont les 3 types d'intelligence artificielle ?

Il existe trois principaux types d’intelligence artificielle :

1. L’IA faible (ou IA étroite): Elle est spécialisée dans une seule tâche ou un petit ensemble de tâches. Elle n’a pas la capacité de penser ou de raisonner en dehors de son domaine de spécialisation. Les exemples courants d’IA faible incluent les assistants vocaux tels que Siri et Alexa, ainsi que les systèmes de recommandation utilisés par les services de streaming.
2. L’IA générale (ou IA forte): C’est un type d’intelligence artificielle qui possède la capacité de raisonner, d’apprendre et de résoudre des problèmes dans n’importe quel domaine, tout comme un être humain. Elle reste largement théorique et n’existe pas encore sous une forme pleinement fonctionnelle.
3. La superintelligence artificielle (ASI): C’est une forme d’IA qui dépasse l’intelligence humaine dans pratiquement tous les domaines intellectuels pertinents. Elle est également largement théorique et n’existe pas encore.

C'est quoi un LLM en IA ?

Définition d'un LLM :

 Un LLM (Large Language Model) en IA est un type de modèle d'apprentissage automatique qui est formé sur une grande quantité de données textuelles. Il utilise l'IA générative, et plus précisément le Deep Learning, pour le traitement du langage naturel (NLP) et la génération de langage naturel (NLG).

• Les LLM sont capables de comprendre les subtilités du langage humain et ont développé une compréhension du langage plus riche que jamais. Ils sont pré-entraînés sur une grande quantité de données (comme du texte, des images, des vidéos, des discours, des données structurées…). Plus un LLM utilise de paramètres, meilleures sont ces performances mais plus le coût d'inférence augmente.
  
  
• Les LLM peuvent être utilisés pour une multitude de tâches, par exemple : les questions-réponses, les analyses de sentiments, l'extraction d'informations, la capture d'images, la reconnaissance d'objet, le suivi d'instruction, la génération de texte, le résumé de texte, la création de contenu, les chatbots, les assistants virtuels et les IA conversationnelles.

Il est important de noter que malgré leur sophistication apparente, les LLM fonctionnent de manière très mécanique. Ils apprennent à construire des phrases grâce à l'apprentissage de jeux de données, constitués à partir de milliards de textes.

Fonctionnement d’un LLM :

• Les LLM sont pré-entraînés sur une grande quantité de données (comme du texte, des images, des vidéos, des discours, des données structurées…).
• Plus un LLM utilise de paramètres, meilleures sont ces performances.
• Plus un LLM est grand, plus il nécessite de ressources pour le faire tourner.
• Les grands modèles linguistiques nécessitent donc des ressources importantes en termes de données, de calcul et d’ingénierie.
• Une fois que le modèle d’apprentissage est pré-entraîné, il peut être entraîné avec de nouvelles données spécifiques. L’objectif est alors d’affiner ses capacités pour des cas d’utilisation particuliers. On parle alors de méthode fine tuning.

Avantages d’un LLM :

Les LLM peuvent être utilisés pour une multitude de tâches. Par exemple :

•  Les questions-réponses ;
• Les analyses de sentiments ;
• L’extraction d’informations ;
• La capture d’images ;
• La reconnaissance d’objet ;
• Le suivi d’instruction ;
• La génération de texte ;
• Le résumé de texte ;
• La création de contenu ;
• Les chatbots,
• les assistants virtuels et les IA conversationnelles (c’est typiquement le cas du logiciel Chat GPT) ;
• La traduction ;
• Les analyses prédictives ;
• La détection de fraude.
• Etc.

Du fait de leurs multiples fonctionnalités, les LLM s’adaptent parfaitement à tous les secteurs d’activité (bancaire, logistique, santé, industrie…).

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Quel est R.O.I. des Grands Modèles de Langage (LLMs) selon les industries ?

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D’après les données disponibles sur le site de l'INSEE, voici les principales industries en France en termes de PIB en 2021:

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1. Services : 70,16%
2. Industrie : 16,78%
3. Fabrication : 9,18%
4. Agriculture : 1,63%


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Pour chaque industrie, voici quelques cas d’usage des grands modèles de langage (LLMs) :

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1. Services : Les LLMs peuvent être utilisés pour automatiser le service client, répondre aux questions fréquemment posées, aider à la rédaction et à la révision de documents, et fournir des recommandations basées sur les données. Niveau d’effort : Moyen. ROI potentiel : Élevé.
2. Industrie : Les LLMs peuvent être utilisés pour l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, la gestion et la prévision des stocks, l’automatisation du contrôle qualité3. Ils peuvent également aider à renforcer la sécurité et atténuer les préoccupations en matière de protection de la vie privée4. Niveau d’effort : Élevé. ROI potentiel : Élevé.
3. Fabrication : Les LLMs peuvent être utilisés pour l’automatisation des processus de fabrication, l’amélioration de la qualité des produits et l’optimisation de l’utilisation des ressources. Niveau d’effort : Élevé. ROI potentiel : Élevé.
4. Agriculture : Les LLMs peuvent être utilisés pour analyser les données agricoles, prédire les rendements des cultures, optimiser l’utilisation des ressources et améliorer les pratiques agricoles. Niveau d’effort : Moyen à élevé. ROI potentiel : Élevé.
Il est important de noter que le niveau d’effort et le retour sur investissement (ROI) peuvent varier en fonction de divers facteurs tels que la taille de l’entreprise, le niveau d’adoption technologique existant et les spécificités du secteur.

Voici quelques secteurs de l’industrie des services et les cas d’usage potentiels des grands modèles linguistiques (LLM) pour chacun d’eux :

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1. Services financiers : Les LLM peuvent être utilisés pour analyser les tendances du marché, générer des rapports financiers, aider à la détection de la fraude, et fournir des conseils financiers personnalisés.
2. Assurance : Les LLM peuvent aider à traiter les réclamations d’assurance, détecter les fraudes, et fournir des conseils sur les polices d’assurance.
3. Immobilier : Les LLM peuvent être utilisés pour analyser les tendances du marché immobilier, générer des rapports sur les propriétés, et aider à la prise de décision en matière d’investissement immobilier.
4. Éducation : Les LLM peuvent être utilisés pour personnaliser l’apprentissage, aider à la rédaction de documents académiques, et fournir des explications sur des concepts complexes.
5. Santé : Les LLM peuvent aider à analyser les données médicales, générer des rapports de santé, et fournir des conseils sur les soins de santé.
6. Tourisme : Les LLM peuvent être utilisés pour fournir des informations sur les destinations touristiques, aider à la planification de voyages, et fournir des conseils sur les activités touristiques.
7. Restauration : Les LLM peuvent aider à la gestion des menus, à la planification des stocks, et à la gestion des réservations.
8. Transport : Les LLM peuvent être utilisés pour optimiser les itinéraires de transport, analyser les tendances du trafic, et fournir des informations en temps réel sur le transport.
Il est important de noter que l’utilisation effective des LLM dans ces secteurs dépendra de divers facteurs tels que la réglementation en vigueur, l’acceptation par les utilisateurs, et la capacité technique de l’entreprise à intégrer ces technologies.

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Comment évaluer la qualité d'un modèle de langage naturel ?

• Les modèles de langage naturel sont généralement évalués en fonction de leur capacité à comprendre et à générer du texte qui est grammaticalement correct, contextuellement approprié et informatif.
• Les mesures d’évaluation peuvent inclure la précision, le rappel, la spécificité et le score F1.
• Il est également important d’évaluer la capacité du modèle à s’adapter à de nouvelles données et à apprendre de ses erreurs.

En outre, la qualité d’un modèle peut être évaluée en fonction de sa capacité à fournir des réponses ou des options encore meilleures au fil du temps.

Qu'est ce que le fine-tuning d'un LLM ? 

• Le fine-tuning (ou “réglage fin”) d’un LLM (Large Language Model) fait référence au processus d’adaptation d’un modèle pré-entraîné à une tâche spécifique.
• Dans le contexte de l’apprentissage automatique, le fine-tuning consiste généralement à prendre un modèle qui a été pré-entraîné sur une grande quantité de données (par exemple, l’ensemble du contenu de Wikipédia), et à l’entraîner davantage sur un ensemble de données spécifique à une tâche (par exemple, des critiques de films pour une tâche d’analyse des sentiments).
• Le but de ce processus est de bénéficier à la fois de la capacité du modèle à comprendre le langage humain à un niveau général (grâce à l’entraînement initial sur une grande quantité de données) et à un niveau spécifique à la tâche (grâce à l’entraînement supplémentaire sur l’ensemble de données spécifique à la tâche)

Quels sont les avantages du fine tuning ?

Le fine-tuning, ou réglage fin, offre plusieurs avantages lorsqu’il est utilisé dans le contexte de l’apprentissage automatique et des modèles de langage naturel:

• Adaptabilité: Le fine-tuning permet d’adapter un modèle pré-entraîné à une tâche spécifique. Cela signifie que vous pouvez bénéficier de la capacité du modèle à comprendre le langage humain à un niveau général (grâce à l’entraînement initial sur une grande quantité de données) et à un niveau spécifique à la tâche (grâce à l’entraînement supplémentaire sur l’ensemble de données spécifique à la tâche).
• Efficacité: Le fine-tuning est souvent plus rapide et nécessite moins de données que l’entraînement d’un modèle à partir de zéro. C’est parce que le modèle a déjà appris une représentation riche du langage humain lors de son entraînement initial, et il ne doit donc “apprendre” que les spécificités de la nouvelle tâche.
• Performance: Les modèles fine-tuned ont tendance à avoir de meilleures performances que les modèles entraînés à partir de zéro, surtout lorsque les données disponibles pour la tâche spécifique sont limitées. C’est parce que le modèle peut tirer parti des connaissances qu’il a déjà acquises lors de son entraînement initial.
• Flexibilité: Le fine-tuning offre une grande flexibilité car il permet d’adapter le modèle à différentes tâches en ajustant simplement l’ensemble de données sur lequel il est fine-tuned. Cela signifie que vous pouvez utiliser le même modèle pré-entraîné pour une variété de tâches, ce qui peut être très pratique et économique.

Quels sont les inconvénients du fine-tuning ? 

Le fine-tuning, bien qu’il offre de nombreux avantages, présente également certains inconvénients :

• Complexité: Le fine-tuning peut être complexe à mettre en œuvre car il nécessite une expertise en science des données (data science) et en apprentissage automatique. Les poids/paramètres du modèle sont modifiés via des scripts de réglage qui nécessitent une expertise en science des données et en ML.
• Coût de calcul: Le fine-tuning peut être coûteux en termes de calcul. En fonction de la complexité de l’objet à cerner, le volume d’exemples à ingérer lors de la phase d’entraînement du modèle pourra représenter très vite des millions voire des milliards d’images ou de textes, et par conséquent faire exploser la puissance et les temps de calcul nécessaires.
• Surapprentissage (Overfitting): Le fine-tuning peut parfois conduire à un surapprentissage, surtout si le nouvel ensemble de données est relativement petit. Le surapprentissage se produit lorsque le modèle apprend trop bien les détails spécifiques de l’ensemble d’apprentissage et perd sa capacité à généraliser à partir de nouvelles données.
• Nécessité de données labellisées: Le fine-tuning nécessite généralement un ensemble de données labellisées pour la nouvelle tâche. La collecte et l’étiquetage de ces données peuvent être coûteux et prendre beaucoup de temps.

 

Qu'est ce que le RAG (Retrieval Augmented Generation) ?

• La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique d’IA pour améliorer la qualité des réponses générées par les LLM en ancrant le modèle sur des sources externes de connaissances pour compléter la représentation interne de l’information du LLM.
• Le RAG vise à récupèree des faits d’une base de connaissances externe pour ancrer les grands modèles linguistiques (LLM) sur l’information la plus précise et la plus récente, et pour donner aux utilisateurs un aperçu du processus génératif des LLM.
• En mettant en œuvre RAG dans un système de réponse aux questions basé sur un LLM, on s’assure que le modèle a accès aux faits les plus actuels et fiables, et que les utilisateurs ont accès aux sources du modèle, garantissant ainsi que ses affirmations peuvent être vérifiées pour leur exactitude et finalement être dignes de confiance

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Comment fonctionne la récupération augmentée par génération (RAG) ?

Le modèle RAG (retrieval augmented generation, génération augmentée de récupération) est une technique de traitement du langage naturel (NLP) qui combine les forces des modèles d’intelligence artificielle (IA) basés sur l’extraction et sur la génération.

• Le RAG fonctionne en intégrant des techniques basées sur l’extraction avec des modèles d’IA générative.
• Les modèles basés sur l’extraction excellent dans l’extraction d’informations à partir de sources en ligne préexistantes, notamment des articles de journaux, des bases de données, des blogs et d’autres référentiels de connaissances tels que Wikipédia ou même des bases de données internes.
• Les modèles génératifs peuvent quant à eux générer des réponses originales et adaptées au contexte de la question posée, mais ils peuvent avoir du mal à être très précis.
• Le modèle RAG a été développé pour combiner les forces respectives des modèles existants et minimiser leurs inconvénients afin de pallier ces faiblesses relatives.
• Dans un système d’IA RAG, le modèle d’extraction permet de trouver des informations pertinentes dans les sources d’information existantes, tandis que le modèle génératif prend les informations extraites, synthétise toutes les données et les transforme en une réponse cohérente et adaptée au contexte.

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Avantages & inconvénients du RAG vs fine tuning :

RAG:

• Avantages : Les systèmes RAG peuvent fournir des résultats précis qui tirent le meilleur parti des connaissances préexistantes4. Ils peuvent également traiter et consolider ces connaissances pour créer des réponses, des instructions ou des explications uniques, adaptées au contexte et rédigées dans un langage proche de celui des humains. De plus, ils sont capables de fournir des informations en temps réel en interrogeant les dernières informations.
• Inconvénients : Les systèmes RAG nécessitent une grande quantité de données de haute qualité pour l’entraînement. De plus, ils peuvent être plus complexes à mettre en œuvre que les modèles fine-tuned.

Fine-tuning:

• Avantages: Le fine-tuning fournit des résultats assez précis avec une qualité de sortie comparable à celle du RAG. Comme nous mettons à jour les poids du modèle sur des données spécifiques au domaine, le modèle produit des réponses plus contextuelles.
• Inconvénients: Le fine-tuning a une complexité encore plus élevée que le RAG car les poids/paramètres du modèle sont modifiés via des scripts de réglage qui nécessitent une expertise en science des données et en ML. De plus, le fine-tuning peut être coûteux en termes de calcul.

Comment former mes équipes à l'utilisation de l'I.A. Générative ? 

Former vos équipes à l’utilisation de l’IA générative peut être un processus enrichissant qui ouvre de nouvelles possibilités pour votre organisation. Voici quelques étapes que vous pouvez suivre :

1. Comprendre les bases de l’IA générative : Assurez-vous que votre équipe comprend ce qu’est l’IA générative, comment elle fonctionne et quels sont ses avantages et ses inconvénients. Cela peut impliquer des sessions de formation en interne, des ateliers ou des cours en ligne ou leur payer une formation ou un workshop opéré par notre filiale Rizu. Vous pouvez aussi lire notre guide complet sur l’I.A. Générative.
   
   
2. Identifier les opportunités : Réfléchissez à la manière dont l’IA générative peut être utilisée dans votre organisation. Cela pourrait impliquer l’amélioration des processus existants, la création de nouveaux produits ou services, ou même la transformation de votre modèle commercial.
   
   
3. Expérimenter avec des outils d’IA générative : Il existe de nombreux outils et plateformes qui peuvent aider votre équipe à commencer à utiliser l’IA générative. Par exemple, vous pouvez faire appel à Webotit.ai qui offrent des solutions d’IA générative (chatbot/callbot/mailbot) pour la relation client ou encore à Rizu.fr qui développe des solutions sur-mesure pour répondre à des cas d'usage métier grâce à l'I.A. générative.
   
   
4. Mettre en œuvre des projets pilotes : Commencez par des projets pilotes pour tester l’efficacité de l’IA générative dans votre organisation. Cela vous permettra d’apprendre et d’ajuster votre approche avant de déployer l’IA générative à plus grande échelle.
   
   
5. Évaluer et itérer : Une fois que vous avez mis en œuvre l’IA générative, il est important d’évaluer régulièrement son efficacité et d’apporter des modifications au besoin.
   
   
6. Formation continue : Comme pour toute technologie, il est important que votre équipe continue à se former et à se tenir au courant des dernières avancées en matière d’IA générative.
   
   

En suivant ces étapes, vous pouvez aider votre équipe à tirer le meilleur parti de l’IA générative et à transformer votre organisation.

Quel budget consacrer à l'I.A. générative en 2024 selon la taille de votre entreprise ? 

Le budget à consacrer à l’IA générative en 2024 dépend de la taille de votre entreprise et de vos objectifs spécifiques. Voici quelques indications générales basées sur les informations que nous avons pu trouver :

• Pour une PME : Dans les entreprises les plus avancées, le budget est en moyenne de 157 000 € par an pour les organisations de 200 à 1000 salariés.
• Pour une ETI : Il n’y a pas d’information spécifique disponible pour les ETI. Cependant, on peut supposer que le budget serait quelque part entre celui d’une PME et celui d’un grand groupe, soit autour de 400 000 à 500 000€ par an.
• Pour un grand groupe : Le budget grimpe à 825 000 € par an pour les organisations de plus de 1 000 salariés.

Il est important de noter que ces chiffres sont des moyennes et peuvent varier en fonction de nombreux facteurs, tels que le secteur d’activité de votre entreprise, l’état actuel de votre infrastructure technologique et vos objectifs spécifiques en matière d’IA.

Nous vous invitons à échanger avec l'un de nos experts pour déterminer le budget adéquat pour votre entreprise

De plus, le gouvernement français a lancé une stratégie nationale pour l’IA, avec un budget total de 2,22 milliards d’euros consacrés à l’IA pour les cinq ans à venir, dont 1,5 milliard d’euros de financements publics et 506 millions d’euros de cofinancements privés. Cela pourrait offrir des opportunités supplémentaires pour les entreprises cherchant à investir dans l’IA générative.

Est-ce rentable de mettre en place de l'I.A. générative dans les processus de mon entreprise ? 

L’IA générative peut offrir de nombreux avantages aux entreprises, notamment en termes de productivité, de créativité, d’analyse de données et de réalisation de tâches répétitives. Elle peut aider les entreprises à rationaliser leurs activités et à améliorer leur productivité, en réduisant les coûts et en libérant des ressources pour qu’elles puissent se concentrer sur leurs opérations de base. De plus, 67% des entreprises considèrent que les applications d’IA génératives leur permettent d’avoir un avantage compétitif.

Cependant, la mise en place de l’IA générative nécessite un investissement initial pour le développement et la formation des modèles, ainsi que pour l’intégration de ces modèles dans les processus existants. Les coûts peuvent également inclure la maintenance continue des modèles et l’adaptation aux changements dans les données ou les exigences commerciales.

Il est donc important d’évaluer soigneusement le retour sur investissement potentiel de l’IA générative pour votre entreprise spécifique. Cela peut impliquer une analyse des coûts et des avantages, ainsi qu’une évaluation des opportunités spécifiques que l’IA générative pourrait offrir à votre entreprise.

En fin de compte, la rentabilité de l’IA générative dépendra de la manière dont elle est utilisée dans votre entreprise et de la valeur qu’elle peut apporter à vos opérations et à vos objectifs commerciaux.

Pour vous donner une idée du R.O.I. de l'I.A. Générative : 1€ investi dans la solution Webotit rapporte 3 à 5€ à nos clients..et ce chaque année, c'est donc ultra-rentable ! 

Le mot de la fin 

Nous espérons que vous avez trouver les réponses à vos questions dans cette FAQ exhaustive sur l'I.A. générative. Si toutefois ce n'était pas le cas, nous vous invitons à prendre contact avec l'un de nos experts ou à réserver une démonstration de nos solutions qui utilisent l'I.A. générative. 

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