Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’idée de l’intelligence artificielle (IA) existe depuis des milliers d’années. Des êtres mécaniques, des statues vivantes et d’autres formes de vie artificielles sont déjà présents dans la mythologie de l’antiquité. Les réflexions philosophiques sur la possibilité d’imiter des processus cognitifs humains par des moyens mécaniques (ou digitaux) existent depuis presque aussi longtemps que les philosophes eux-mêmes.

Aujourd’hui, ces réflexions ont pris une importance beaucoup plus grande. L’IA moderne ne relève plus du domaine de la spéculation. Largement disponibles et de plus en plus puissantes, l’automatisation et l’IA modifient la façon dont les personnes de tous horizons abordent les tâches, obtiennent des informations et partagent des idées. Et l’IA générative est à l’avant-garde de cette révolution.

L’IA générative est une forme de système informatique ou d’algorithme, artificiellement intelligent, capable de créer des contenus originaux de façon rapide, efficace et réaliste, avec une certaine dose de supervision humaine (pour identifier et éliminer les inexactitudes). Elle peut écrire des articles détaillés très précis, créer de la musique originale et même modifier en profondeur le contenu des clips vidéo digitaux.

Aussi révolutionnaire que soit l’IA générative, le concept n’est pas nouveau. Son histoire remonte à loin et se base sur de nombreuses avancées fondamentales dans le domaine de la technologie d’automatisation, qui ont vu le jour au 20e et au début du 21e siècle.

Étant donné le lien étroit entre l’essor de l’IA générative et la lente évolution des progrès digitaux au cours du dernier siècle et demi, il est difficile d’identifier un « créateur » unique à l’origine de l’IA générative. Cela dit, quelques noms se démarquent.

En plus du mathématicien russe Andrey Andreyevich Markov (l’homme derrière la fameuse chaîne de Markov susmentionnée), l’un des premiers contributeurs majeurs à l’IA générative moderne est Joseph Weizenbaum, l’informaticien qui a développé ELIZA. ELIZA a vu le jour au cours des années 1960. C’est un des premiers systèmes informatiques de traitement du langage naturel jamais créés. Ce système est assorti d’un certain nombre de limitations, tout comme les générations de chatbots qui le suivront, mais la promesse de l’IA générative est là, attendant simplement que la technologie rattrape son retard.

À bien des égards, la naissance proprement dite de l’IA générative peut être attribuée à Ian Goodfellow et à tous ceux qui, avec lui, ont permis au concept de réseaux antagonistes génératifs (GAN) de voir le jour en 2014. Les GAN ont révolutionné le domaine en introduisant un cadre dans lequel un réseau générateur et un réseau discriminateur interagissent en concurrence. Le réseau générateur tente de produire du contenu que le réseau discriminateur classera comme réel, tandis que le réseau discriminateur cherche à identifier que le contenu généré est artificiel. Cette relation contradictoire entre les deux réseaux leur permet d’apprendre, de s’adapter et de s’améliorer.

Certaines entreprises telles qu’OpenAI jouent aujourd’hui un rôle central dans le développement de l’IA générative et permettent des avancées encore plus significatives dans la génération de réponses cohérentes et pertinentes en contexte. Ces progrès ne cessent de s’accélérer, de plus en plus d’utilisateurs étant conquis par les possibilités offertes par le contenu généré par l’IA, à la fois sur le plan personnel et professionnel.

Comme nous l’avons déjà mentionné, l’IA générative fonctionne sur le principe de l’apprentissage machine, via l’utilisation de réseaux neuronaux qui lui permettent de générer de nouveaux contenus à partir des invites fournies. Mais avant de pouvoir répondre à une invite, l’IA doit être correctement entraînée, via des ensembles de données détaillés et complets.

D’énormes quantités de données pertinentes sont transmises aux algorithmes de l’IA, et des ingénieurs IA et des spécialistes de l’apprentissage machine l’aident à comprendre et classer correctement ces données. Celles-ci peuvent être des textes écrits, des graphiques, des images, du code ou tout autre contenu utile, et serviront de base à l’IA pour repérer des modèles et générer un travail original. L’IA générative analyse ces informations, extrapole les règles sous-jacentes qui régissent le contenu et continue à affiner ses paramètres à mesure que de nouvelles données sont ajoutées.

Les premières versions de l’IA générative nécessitaient des processus complexes de soumission de données impliquant des outils spécialisés, des API (interfaces de programmation d’applications), des langages de codage et une formation approfondie en informatique. Mais tout cela est en train de changer et les progrès les plus récents se concentrent sur l’amélioration de l’expérience utilisateur. Au lieu de devoir travailler dans les limites imposées par les contraintes de systèmes spécifiques, les personnes qui interagissent avec les IA génératives actuelles peuvent simplement décrire leurs demandes en langage simple. Cette approche crée des interactions plus conversationnelles avec l’IA et permet même aux utilisateurs de lui fournir des commentaires sur divers problèmes (style, ton ou autres éléments), qui peuvent ensuite être appliqués dans les itérations de contenu ultérieures.

Comme pour toutes les formes d’IA, l’IA générative est étroitement liée à l’apprentissage machine. Les algorithmes d’apprentissage machine servent de base à l’entraînement de ses modèles génératifs.

Ces modèles apprennent des schémas et fonctions basés sur de grands ensembles de données, ce qui leur permet de générer de nouveaux contenus qui ressemblent, sans être similaires, aux données avec lesquelles ils ont été entraînés. Les algorithmes d’apprentissage machine permettent aux systèmes génératifs d’apprendre les styles, les distributions et les schémas sous-jacents des données d’entraînement. Une fois acquises, ces connaissances sont exploitées par l’IA pour générer de nouveaux contenus présentant des caractéristiques similaires aux paramètres qu’on lui a initialement fournis. En d’autres termes, elles permettent de créer quelque chose d’entièrement artificiel, mais qui a toutes les caractéristiques d’une production humaine.

Les modèles d’IA générative sont des algorithmes sophistiqués, entraînés sur de grandes quantités de données et conçus pour extraire des schémas de ces données afin de générer de nouveaux contenus. Trois modèles d’IA générative notables ont récemment attiré l’attention du public pour leurs capacités uniques :

Au risque de simplifier excessivement, il n’est pas tout à fait incorrect de dire que l’IA générative pourrait sérieusement bouleverser, voire rendre obsolète un certain nombre de rôles et de responsabilités dans l’entreprise. Elle pourrait même avoir un effet majeur sur des secteurs entiers en favorisant l’innovation, en rationalisant les processus et en transformant les opérations business, mais aussi en obligeant certaines entreprises à s’adapter à des attentes en constante évolution.

Mais la plupart des experts pensent que les résultats positifs de l’IA générative l’emportent sur ses dangers. Bien que nous ne disposions pas encore de suffisamment de données pour déterminer avec précision quelles entreprises subiront les plus grands changements, les secteurs les plus susceptibles d’être améliorés par l’IA générative sont les suivants :

• Aéronautique
  L’IA générative permet d’améliorer l’efficacité des simulations de vol, d’optimiser l’aérodynamisme et le rendement énergétique, et d’améliorer la conception des appareils.

• Architecture
  En donnant aux architectes la possibilité de créer une analyse structurelle détaillée tout en générant des options de conception innovantes pour répondre à des critères spécifiques, l’IA générative peut changer la façon dont l’architecture utilise la technologie.

• Automobile
  Pour améliorer les performances tout en réduisant le poids des véhicules (afin d’optimiser la consommation de carburant), leurs composants nécessitent une conception et des tests approfondis. L’IA générative facilite ces deux processus, ce qui permet d’améliorer la sécurité et de réduire les coûts.

• Marketing grand public
  L’IA générative peut générer des recommandations et des initiatives marketing personnalisées en s’appuyant sur l’analyse du comportement antérieur des consommateurs, de leurs préférences et d’autres données pertinentes. Cela permet de cibler la publicité et favorise l’engagement client.

• Défense
  Comme dans les secteurs de l’aéronautique et de l’automobile, l’IA générative peut jouer un rôle clé dans la conception et les tests des composants des nouvelles technologies de défense.

• Éducation
  Chaque étudiant est différent. L’IA générative peut aider les enseignants à créer des expériences d’apprentissage individualisées qui jouent sur ces différences, améliorant ainsi l’engagement des étudiants et garantissant que chacun a accès à un programme d’enseignement qui répond à ses besoins.

• Électronique 
  Dans l’industrie électronique, l’IA générative peut être appliquée à la conception des circuits. En intégrant les enseignements tirés des conceptions précédentes, l’IA générative peut développer de nouveaux systèmes avancés tout en améliorant leur efficacité.

• Énergie
  Pour répondre à la demande croissante d’énergie dans le monde entier, le secteur de l’énergie s’intéresse vivement à l’IA générative pour aider à améliorer la gestion des réseaux électriques et affiner les prévisions d’utilisation de l’énergie.

• Ingénierie
  Qu’il s’agisse de réduire le gaspillage de matériaux, d’optimiser l’efficacité énergétique ou d’améliorer la qualité des produits physiques et digitaux, le fait de pouvoir générer et tester les conceptions peut considérablement accélérer le travail des ingénieurs et les aider à produire de meilleures conceptions.

• Divertissement
  De l’amélioration des effets visuels dans le cinéma et la télévision à la création de récits plus interactifs dans le jeu vidéo, l’IA générative pourrait complètement révolutionner le secteur du divertissement.

• Finances
  L’IA générative peut bénéficier au secteur financier ainsi qu’à ses clients, en fournissant des informations pour l’évaluation des risques, en améliorant la détection des fraudes et en générant des recommandations d’investissement personnalisées. Cela permettra d’optimiser la modélisation financière tout en aidant à recentrer l’attention sur l’amélioration de l’expérience client.

• Santé
  Les besoins croissants de services de santé dédiés dépassent les capacités en personnel médical formé. L’IA générative aide les médecins à personnaliser les traitements et à réaliser des diagnostics précis, afin qu’ils puissent en faire plus et soigner plus de patients. L’IA générative peut également améliorer d’autres domaines tels que l’analyse d’images médicales.

• Production industrielle
  Les entreprises de production industrielle sont toujours à la recherche d’opportunités pour réduire les coûts et les besoins énergétiques sans nuire à la qualité ou au rendement des produits. L’IA générative peut les aider à repenser et à optimiser les processus pour obtenir un coût optimal par unité fabriquée, tout en mettant l’accent sur le contrôle qualité. En plus de soutenir le développement de techniques de production industrielle avancées, l’IA générative peut servir à créer des programmes de formation à la sécurité plus efficaces.

• Industrie pharmaceutique
  L’IA générative se prête efficacement à la découverte de médicaments et à l’analyse de composés virtuels. Ce faisant, elle permet d’accélérer la recherche, le développement, les tests et le déploiement de solutions pharmaceutiques.

Grâce à sa capacité à créer des contenus originaux, judicieux et précis sans aucune intervention d’opérateurs humains, l’IA générative offre de nombreux avantages aux entreprises de divers secteurs. En tirant parti de la puissance créative de l’IA, les modèles génératifs peuvent stimuler l’innovation, rationaliser les processus et révéler de nouvelles opportunités. Les principaux avantages business de l’IA générative sont les suivants :

L’IA générative permet d’optimiser les processus, d’automatiser les tâches et de réduire les coûts opérationnels, améliorant ainsi l’efficacité dans divers domaines, notamment la création de contenu, l’optimisation de la conception ou la maintenance prédictive. En automatisant les tâches répétitives ou chronophages qui nécessitaient auparavant des contributions créatives, les entreprises peuvent économiser des ressources, augmenter la productivité et affecter des professionnels de valeur à des activités plus stratégiques.

Traditionnellement, le service et l’assistance client étaient basés sur une interaction directe et personnelle avec un agent, qui devait consacrer toute son attention à la résolution de chaque problème. L’IA générative permet aux entreprises de déployer des chatbots et des assistants virtuels optimisés par l’IA, capables de fournir une assistance semblable à celle assurée par des agents humains. Ces agents optimisés par l’IA peuvent répondre aux questions, proposer des solutions et même discuter des options d’achat, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients. En automatisant le service client, les entreprises peuvent réduire leurs coûts, améliorer l’expérience globale des clients et permettre à leurs agents humains d’en faire plus en moins de temps.

Générer du contenu personnalisé, créer des campagnes publicitaires ciblées et partager des recommandations de produits optimisées en fonction des préférences et du comportement des clients : dans le domaine du marketing, l’IA générative offre des avantages considérables. En proposant des stratégies marketing personnalisées pour chaque acheteur, les entreprises bénéficient d’un engagement client renforcé, de taux de conversion améliorés et d’une fidélité accrue à la marque.

Chacun des avantages énumérés ci-dessus nous ramène à cet objectif unique : l’augmentation du chiffre d’affaires de l’entreprise. L’IA générative ouvrent de nouvelles perspectives, permet de créer des produits et des services avancés à moindre coût, étend les options d’assistance et de service client et fournit aux entreprises une meilleure visibilité sur les risques qui les menacent, autant d’avantages qui contribuent à une plus grande réussite financière.

L’IA générative offre un énorme potentiel d’optimisation et de rationalisation des processus business et de personnalisation des interactions avec les clients. Cependant, il est important de savoir que l’IA générative présente également une part de risques et s’accompagne de certaines limitations. Voici quelques problèmes potentiels associés à l’IA générative que les entreprises doivent connaître :

• Difficulté à s’adapter aux nouvelles circonstances
  Les modèles d’IA générative peuvent avoir du mal à adapter leurs résultats à de nouvelles circonstances, nécessitant des ajustements continus pour garantir leur pertinence et leur précision.

• Biais préjudiciables
  Les modèles d’IA générative étant fondés sur une base de données, ils peuvent intégrer certains biais provenant de ces données d’entraînement dans leurs résultats. Les entreprises doivent donc mettre en place des politiques ou des contrôles pour détecter et traiter les contenus biaisés afin de ne pas diffuser par inadvertance des idées préconçues préjudiciables.

• Droits de propriété intellectuelle
  Aussi avancés que soient les systèmes d’IA générative actuels, ils ont toujours besoin d’être entraînés avec les données disponibles pour produire du contenu. Cela crée un flou juridique concernant les documents protégés par des droits d’auteur. En effet, ces technologies d’IA peuvent utiliser des éléments de propriété intellectuelle qui n’appartiennent pas à la société propriétaire de l’IA. En outre, la confidentialité des informations partagées par les utilisateurs avec les IA peut être compromise, ces informations faisant ensuite partie de l’ensemble de données utilisé par l’IA.

• Manque de transparence
  Récemment, l’accent a été mis sur la facilité d’utilisation et les entrées/sorties conversationnelles des IA, créant un environnement qui rend difficile la compréhension du fonctionnement de l’IA générative et de la provenance de ses données d’origine. De nombreuses entreprises préfèrent attendre d’avoir une vision plus claire du fonctionnement de l’IA générative avant d’en tirer pleinement parti.

• Nouveaux risques de cybersécurité
  Les cybercriminels du monde entier utilisent déjà des programmes d’IA générative pour cibler leurs victimes et contourner plus efficacement les couches de sécurité. Les pirates peuvent même utiliser les IA des entreprises comme points d’entrée dans le système, tirant parti des vulnérabilités du programme pour accéder aux données sensibles. Le seul moyen pour contrer ces menaces croissantes est de se tenir au courant de toutes les avancées en matière de cybersécurité et de correctifs de vulnérabilité.
  

• Problèmes potentiels d’exactitude et de pertinence
  Les systèmes d’IA générative peuvent générer des réponses inexactes ou non prouvées. Les « hallucinations » de l’IA générative, qui peut parfois inventer des réponses, sont un problème majeur, en particulier dans les scénarios qui exigent un haut niveau de précision et de validité. Il est donc essentiel d’évaluer soigneusement les résultats pour vérifier leur exactitude, leur pertinence et leur utilité réelle avant de s’appuyer dessus ou de distribuer publiquement les informations produites par une IA générative.

Lors de l’intégration de l’IA générative dans les opérations business, il est impératif d’adopter les bonnes pratiques qui garantissent une utilisation responsable et efficace. En se conformant aux directives suivantes, les entreprises peuvent optimiser les avantages de l’IA générative tout en atténuant ses risques et en relevant ses défis :

• Familiarisez-vous avec les modes de défaillance courants et les solutions de contournement
  Les modèles d’IA générative peuvent présenter des modes de défaillance dans lesquels la sortie introduit des erreurs ou ne répond pas aux attentes. Étudiez les modes de défaillance courants associés à l’outil d’IA générative que vous avez choisi et développez des stratégies pour contourner ces problèmes. Il peut s’agir d’affiner les invites d’entrée, d’ajuster les paramètres ou d’utiliser des techniques de post-traitement pour améliorer la qualité du contenu généré.

• Agissez avec éthique et respectez les exigences légales
  En cas de doute, agissez avec éthique, dans le respect de la légalité. Respectez toutes les lois et réglementations sur la confidentialité et les droits de propriété intellectuelle relatifs à votre situation. Mettez en œuvre des mesures pour protéger les données sensibles et la vie privée des utilisateurs, et évaluez régulièrement les implications éthiques du contenu généré.

• Faites preuve de transparence sur le contenu généré par l’IA
  Pour maintenir la transparence et s’assurer que les utilisateurs sont conscients qu’ils interagissent avec du contenu généré par l’IA, étiquetez clairement toutes les sorties créées par les systèmes d’IA générative. Cela permet de gérer correctement les attentes et favorise la confiance des utilisateurs et des consommateurs.

• Vérifiez minutieusement la précision des résultats
  Lorsque la précision des informations obtenues est critique, vérifiez et recoupez les résultats des modèles d’IA générative avec les sources principales. Cela permet de garantir la fiabilité et l’intégrité du contenu généré, en particulier dans les secteurs où la précision est essentielle (tels que le droit ou la santé).

• Restez à jour
  La technologie d’IA générative est en constante évolution. Suivez les progrès, l’évolution de la recherche et les bonnes pratiques dans ce domaine et surveillez en permanence les performances et les résultats des modèles d’IA générative. Produisez des itérations basées sur ces modèles et processus pour améliorer leur efficacité et répondre aux défis émergents.

• Repérez les biais
  Comme nous l’avons déjà mentionné, les modèles d’IA générative peuvent malencontreusement perpétuer les biais présents dans les données d’entraînement. Faites preuve de vigilance lors de l’identification et de la résolution des idées préconçues ou des préjugés susceptibles d’apparaître dans les contenus générés. Évaluez régulièrement les résultats pour détecter les biais potentiels et mettez en œuvre des mesures pour atténuer leur impact.

Bien que l’IA générative existe depuis des décennies, la récente montée en charge de ses capacités et de sa disponibilité a été fulgurante. À mesure que cette technologie évolue, nous pouvons anticiper une amélioration de la créativité et de l’innovation dans pratiquement tous les secteurs, permettant d’obtenir des résultats plus poussés et réalistes en matière de génération de contenu, de conception, de composition musicale, d’arts visuels, etc. L’IA générative continuera également de favoriser la personnalisation, en créant des recommandations extrêmement précises, des expériences personnalisées et des produits uniques conçus pour répondre aux besoins de chaque client.

Au cours des dix prochaines années, nous pouvons nous attendre à ce qu’émergent des options multimodales. Cette intégration de modèles issus de différents domaines permettra d’obtenir des résultats plus immersifs et interactifs, transformant des domaines tels que la réalité virtuelle, la réalité augmentée et les expériences de réalité mixte, pour n’en citer que quelques-uns. Mais ces avancées devront se faire avec prudence. Les considérations éthiques seront au cœur de cette évolution et se concentreront sur la gestion des biais, l’amélioration de la transparence et l’utilisation responsable de l’IA générative.

En outre, les processus qui prennent en charge l’IA générative elle-même seront de mieux en mieux rationalisés, ce qui permettra à ces IA d’apprendre en permanence, de s’adapter en temps réel et de devenir plus « intelligentes ». Cette adaptabilité rendra l’IA générative plus utile dans les environnements dynamiques et favorisera la collaboration personne-machine. Bien que certains défis tels que la détection des biais et les considérations éthiques doivent encore être résolus, l’avenir de l’IA générative est prometteur.

L’IA générative renferme une puissance et un potentiel considérables. Elle permettra aux entreprises d’améliorer leur productivité, de rationaliser leurs workflows et de créer des expériences client exceptionnelles. Cependant, il est essentiel d’aborder l’utilisation du contenu généré par l’IA de manière responsable, en tenant compte des risques et des défis associés. Pour aider les entreprises à exploiter efficacement les avantages de l’IA générative, ServiceNow a lancé un contrôleur d’IA générative et Now Assist for Search. Ces outils intègrent en toute transparence des options d’IA générative dans la Now Platform^®, ce qui permet aux utilisateurs de tirer parti de la puissance de l’IA sans avoir à modifier la plateforme ou à effectuer des intégrations complexes.

Grâce au contrôleur d’IA générative, les entreprises peuvent connecter la Now Platform aux principaux modèles linguistiques (LLMS) tels qu’OpenAI, Azure et le LLM propriétaire de ServiceNow. Ces intégrations permettent une utilisation transparente des options d’IA générative dans les workflows existants avec, à la clé, des fonctionnalités de recherche améliorées, des conversations personnalisées et des expériences utilisateur de meilleure qualité. De plus, Now Assist for Search (optimisé par l’IA générative) améliore les capacités de recherche en fournissant des réponses plus précises et directes aux requêtes, en garantissant aux utilisateurs l’obtention rapide et précise des informations dont ils ont besoin, en comblant les lacunes dans l’expérience client et en offrant des interactions plus fluides.

En outre, ServiceNow s’est récemment associé à Nvidia afin de mettre au point des options d’IA générative plus étendues pour les entreprises, en développant ses fonctionnalités d’IA et en offrant de nouvelles applications d’IA générative pour les départements IT, les équipes du service client, les employés et les développeurs, et bien plus encore.

L’IA générative offre des opportunités majeures pour les entreprises, mais elle comporte également des risques. Cliquez ici pour en savoir plus sur la façon dont les options d’IA générative de ServiceNow peuvent transformer votre entreprise, tout en vous protégeant contre ses dangers potentiels. Mettez l’IA générative au service de votre entreprise comme vous le souhaitez, et faites plus que jamais progresser vos activités.