Qu'est-ce que l'IA générative? Explication claire des types, avantages et méthodes d'utilisation

Qu’est-ce que l’IA générative?

L’IA générative est une technologie qui permet à l’IA de créer automatiquement divers contenus tels que des textes, des images, des codes de programme, des vidéos et des sons, en se basant sur des données préalablement apprises et en réponse aux instructions (prompts) des utilisateurs.
Un exemple représentatif est “ChatGPT”, lancé par OpenAI en novembre 2022.
ChatGPT est capable de générer des textes naturels comme s’ils avaient été rédigés par un humain, ce qui le rend utilisable dans divers contextes professionnels, avec des avantages attendus tels qu’une amélioration significative de l’efficacité du travail et une réduction des coûts.
Le développement de l’IA générative a progressé rapidement ces dernières années, attirant l’attention dans de nombreux domaines avec la sortie quotidienne de nouveaux services à travers le monde.

Pourquoi l’IA générative suscite-t-elle l’attention?

Tout comme l’invention de l’ordinateur ou la diffusion d’Internet et des téléphones portables ont apporté de grandes transformations dans la vie des gens, l’IA est en train de devenir une présence indispensable dans la société moderne.
En particulier, l’IA générative se développe à un point tel qu’elle pourrait remplacer le travail humain, suscitant de grandes préoccupations sociales et devenant une présence incontournable.

Différences entre l’IA générative et l’IA traditionnelle

L’IA traditionnelle avait pour fonction principale “d’extraire” des informations correspondant aux prompts à partir des données d’apprentissage et de produire ces résultats, tandis que l’IA générative “génère” de nouvelles sorties basées sur les données d’apprentissage.
Cette caractéristique permet à l’IA générative de créer des expressions et des idées originales sans être limitée par les données d’apprentissage, mais elle présente également l’inconvénient que la qualité des sorties dépend fortement des compétences en ingénierie des prompts (la capacité à entrer des prompts optimaux pour obtenir les sorties souhaitées de l’IA) des utilisateurs.

Le fonctionnement de l’IA générative

La technologie qui soutient le cœur de l’IA générative est le “machine learning” (apprentissage automatique).
Le machine learning est un ensemble de techniques qui découvrent et apprennent des modèles et des règles à partir de grandes quantités de données entrées, et qui classifient et prédisent les nouvelles données entrées. Dans le développement de l’IA générative, une méthode d’apprentissage appelée “deep learning” (apprentissage profond) est généralement adoptée.
Grâce au deep learning, il est possible d’extraire des caractéristiques de manière plus multicouche à partir des données entrées, permettant ainsi de traiter des tâches plus complexes et précises.
En général, parmi les modèles de base générés par ce processus de machine learning, ceux adaptés à des tâches plus spécifiques sont appelés “modèles pré-entraînés”, et les produits ou services intégrant ces modèles sont globalement appelés “IA générative”.
En résumé, il existe différents types d’IA générative en fonction du contenu des “tâches spécifiques”.

Types d’IA Générative

Nous allons expliquer ci-dessous les principaux types d’IA générative.

IA de Génération de Texte

Les IA de génération de texte, représentées par des outils comme “ChatGPT” ou “Bard”, intègrent des modèles de langage de grande envergure (LLM : Large Language Model) tels que “GPT-4” ou “PaRM”.
Ces modèles de langage de grande envergure sont adaptés pour traiter le langage naturel et possèdent des dizaines de milliards à des centaines de milliards de paramètres, permettant ainsi de générer des textes très naturels.
Grâce à cela, il est possible de les utiliser dans divers contextes, comme la rédaction de comptes rendus de réunions, la réponse à des emails, la création de slogans publicitaires ou encore l’écriture de romans.

IA de Génération d’Images

Les IA de génération d’images, représentées par des outils comme “Stable Diffusion” ou “Midjourney”, génèrent de nouvelles images à partir de textes ou d’images. Par exemple, elles peuvent créer une image finale à partir d’une description textuelle (t2t : text to image) ou reconstituer une image différente à partir d’une image existante (i2i : image to image), selon les objectifs et les usages.

IA de Génération de Voix

Les IA de génération de voix créent de nouvelles données vocales à partir de données vocales d’entrée.
Par exemple, en entrant et en apprenant une grande quantité de voix d’une personne ou d’un personnage, elles peuvent lire divers textes avec cette voix.
De plus, elles peuvent ajuster le ton en fonction d’émotions spécifiques et lire dans plusieurs langues, ce qui permet de les utiliser dans divers contextes, comme la narration ou les réponses automatiques des centres d’appels, une fois la voix apprise.
Des outils comme le “Text-to-Speech AI” de Google sont bien connus.

IA de Génération de Vidéos

Les IA de génération de vidéos combinent des textes et des images pour créer automatiquement de nouvelles vidéos.
“Sora”, annoncé par OpenAI en février 2024, génère des vidéos à partir de textes. Contrairement aux IA de génération de vidéos précédentes qui ne pouvaient créer que de courtes vidéos de quelques secondes, “Sora” peut générer des vidéos d’une durée maximale d’une minute. De plus, elle maintient la cohérence des personnages et des espaces à travers plusieurs scènes et reproduit des mouvements naturels en respectant les lois physiques, ce qui en fait l’une des IA génératives les plus en vogue actuellement.

IA de Génération de Modèles 3D

Les IA de génération de modèles 3D créent automatiquement des modèles 3D à partir de textes ou d’images.
On s’attend à ce qu’elles soient utilisées dans des industries telles que la création de personnages et d’objets de jeux, ainsi que la production de contenus CG pour les animations et les films.
Des outils comme “LumaAI”, “Tripo” et “Meshy” en sont des exemples représentatifs.

Avantages de l’utilisation de l’IA générative

Comme vous pouvez le constater, l’IA générative fait son apparition quotidiennement et son utilisation est attendue dans divers secteurs.

En utilisant l’IA générative, non seulement on peut s’attendre à une amélioration significative de l’efficacité opérationnelle et à une réduction des coûts, mais aussi à des suggestions menant à la découverte de nouvelles idées et de nouveaux schémas. Cela représente un avantage majeur par rapport à l’IA traditionnelle.

Scénarios d’utilisation de l’IA générative en entreprise

Concrètement, l’IA générative peut être utilisée dans les scénarios d’entreprise suivants :

Automatisation et assistance dans le support client

Les tâches de support client, telles que la réponse aux emails et les appels téléphoniques, nécessitent beaucoup de temps et d’efforts au quotidien. Cependant, ces tâches sont bien adaptées à l’IA générative. Grâce à l’IA de génération de texte, il est possible de comprendre le contenu des demandes des clients et de rédiger des réponses appropriées. En combinant cela avec l’IA de génération vocale, des services capables de répondre automatiquement aux appels 24 heures sur 24, 365 jours par an, sont déjà disponibles. De nombreuses entreprises ont déjà intégré l’IA générative dans leurs opérations.

Génération d’idées et création de brouillons pour les publicités et les articles Web

Comme mentionné précédemment, l’IA générative, qui produit de nouvelles sorties, est très utile pour générer des idées et créer des brouillons dans la production de contenu, comme les publicités et les articles Web. En spécifiant les caractéristiques du produit, le public cible, le nombre de mots, etc., et en entrant des invites, il est possible de générer des sorties plus adaptées. De plus, l’IA générative peut proposer de nombreuses idées plus rapidement que les humains, contribuant ainsi grandement à l’amélioration de la productivité.

Support à l’analyse de données et génération automatique de rapports

L’IA générative, capable de traiter rapidement de grandes quantités de données, peut également être utilisée pour analyser et prévoir des données, ainsi que pour créer des rapports basés sur ces analyses et prévisions. En spécifiant le format de sortie, il est possible de personnaliser les rapports en fonction des besoins, ce qui constitue un avantage supplémentaire.

Précautions à prendre lors de l’utilisation de l’IA générative

Comme mentionné ci-dessus, l’IA générative présente de grands avantages lorsqu’elle est utilisée, mais en même temps, il y a de nombreux points auxquels il faut prêter attention pour l’utiliser correctement.

Hallucinations de l’IA

L’IA générative se contente de fournir des réponses qui semblent les plus probables d’un point de vue probabiliste et statistique, en se basant sur les données d’apprentissage. Par conséquent, il n’est pas rare que des informations fausses soient produites (ce problème est généralement appelé “hallucination”).
De plus, certaines IA génératives peuvent ne pas refléter les informations les plus récentes en raison de limitations dans la période d’acquisition des données d’apprentissage.
Par conséquent, lorsqu’on utilise les résultats de l’IA générative dans un contexte professionnel, il est impératif de passer par des étapes de vérification et de validation par des humains.

Aspects de sécurité

En outre, un point particulièrement important auquel les entreprises doivent prêter attention lorsqu’elles utilisent l’IA générative est la sécurité.
Certaines IA génératives peuvent utiliser les données saisies pour l’apprentissage automatique, et si des informations personnelles ou des secrets d’entreprise sont entrés, cela pourrait entraîner des situations irréparables.
Par conséquent, il est crucial de vérifier soigneusement les conditions d’utilisation concernant le traitement des données saisies.

Réglementations légales

De plus, ces dernières années, il y a eu de nombreux débats sur la manière de réglementer l’IA générative, en se concentrant sur la loi japonaise sur le droit d’auteur et la loi japonaise sur la protection des informations personnelles. En outre, certains secteurs et industries définissent leur propre éthique de l’IA. Par conséquent, en termes de conformité des entreprises, il est nécessaire de prêter attention aux réglementations légales et à l’évolution de cette éthique de l’IA.

Si vous souhaitez utiliser l’IA en tenant compte des points d’attention, Azure OpenAI Service est recommandé

À cet égard, le “Azure OpenAI Service” proposé par Microsoft Azure est le seul service permettant d’utiliser les services d’IA fournis par OpenAI (génération de texte, de code et d’images) sur Microsoft Azure. Ce service se distingue par le fait que les données saisies ne sont pas utilisées pour l’apprentissage automatique et que les fonctionnalités de sécurité de Microsoft Azure peuvent être utilisées, garantissant ainsi une sécurité élevée.
De plus, bien que de nombreux services d’IA générative majeurs soient basés à l’étranger, Azure OpenAI Service est recommandé car il permet de conclure des contrats sous la loi japonaise et de soumettre les litiges à la compétence exclusive du tribunal de district de Tokyo, ce qui augmente la prévisibilité des risques juridiques.

Résumé : L’utilisation de l’IA générative peut améliorer l’efficacité, mais la gestion des risques est indispensable

Les services d’IA générative, qui apparaissent quotidiennement, peuvent considérablement améliorer l’efficacité des opérations et réduire les coûts s’ils sont utilisés efficacement.
Cependant, pour utiliser efficacement ces services, il est nécessaire de bien comprendre les risques associés et de réfléchir soigneusement aux fonctionnalités et spécifications qui peuvent atténuer ces risques en relation avec les opérations envisagées.
En particulier pour les entreprises, il est important de mettre en place des lignes directrices internes, d’informer les employés et de réaliser des formations. Lors de l’introduction des services d’IA générative dans les opérations, il est conseillé de comparer et d’examiner chaque service sous ces divers angles.