Qu’est-ce que l’IA générative?

L’idée de l’intelligence artificielle (IA) existe depuis des milliers d’années. On retrouve, depuis l’antiquité, des êtres mécaniques, des statues vivantes et d’autres formes de vie artificielles dans la mythologie. Et depuis leur apparition, les philosophes se sont demandé s’il serait possible un jour d’imiter les processus cognitifs humains par des moyens mécaniques (ou numériques).

Aujourd’hui, ces réflexions ont pris une plus grande importance. L’intelligence artificielle moderne n’est plus du domaine exclusif de la spéculation; largement disponibles et de plus en plus puissantes, l’automatisation et l’intelligence artificielle changent la façon dont les gens de tout milieu effectuent leurs tâches, obtiennent de l’information et partagent des idées. À l’avant-garde de cette révolution se trouve l’IA générative.

L’IA générative est une forme de système informatique ou d’algorithme artificiellement intelligent capable de créer du contenu original réaliste, rapidement et efficacement, avec une certaine supervision humaine (pour identifier et éliminer les inexactitudes). Il peut s’agir d’articles écrits très précis et détaillés, de compositions musicales uniques et d’images originales. Il est même possible de modifier considérablement le contenu des clips vidéo numériques.

Toute révolutionnaire qu’elle soit, l’IA générative n’est pas un concept entièrement nouveau. Elle a une histoire significative, bâtie sur de nombreux progrès fondamentaux en matière de technologie d’automatisation lancés au cours du vingtième siècle et au début du vingt-et-unième siècle.

Étant donné le lien étroit qui existe entre la montée de l’IA générative et la lenteur du progrès numérique au cours du siècle et demi dernier, il est difficile d’identifier un seul « créateur » responsable de l’introduction de l’IA générative dans le monde. Cela dit, en la matière, quelques noms se détachent.

En plus du mathématicien russe Andrey Andreyevich Markov (le cerveau derrière la chaîne de Markov mentionnée ci-dessus), l’un des premiers contributeurs à l’IA générative d’aujourd’hui est Joseph Weizenbaum, le scientifique informatique qui a mis au point ELIZA. Développé au cours des années 60, ELIZA est l’un des premiers systèmes informatiques de traitement du langage naturel. ELIZA et les générations de robots conversationnels qui suivirent présentaient des limites distinctes, mais laissaient entrevoir la promesse de l’intelligence artificielle générative; il fallait juste que la technologie rattrape son retard.

L’invention de l’IA générative peut être attribuée à bien des égards à Ian Goodfellow et autres qui ont introduit le concept de réseaux antagonistes génératifs (RAG) en 2014. Les RAG ont révolutionné le domaine en introduisant un cadre dans lequel un réseau générateur et un réseau discriminateur interagissent et rivalisent entre eux. Le réseau générateur tente de produire du contenu que le réseau discriminateur considère comme réel, tandis que ce dernier vise à identifier correctement le contenu généré comme faux. Cette relation contradictoire entre les deux réseaux les incite à apprendre, à s’adapter et à s’améliorer.

Avec des organisations comme OpenAI qui jouent maintenant un rôle essentiel dans l’avancement de l’IA générative, nous constatons des percées encore plus importantes dans la création de réponses cohérentes et pertinentes pour le contexte. Cette progression ne fait que s’accélérer, car de plus en plus d’utilisateurs adoptent les possibilités du contenu généré par l’IA, tant sur le plan personnel que professionnel.

Pour réitérer, l’IA générative fonctionne selon le principe de l’apprentissage automatique par l’application de réseaux neuronaux, permettant à l’IA de produire du nouveau contenu à partir des invites fournies. Mais avant l’introduction d’une invite, l’IA doit être correctement entraînée au moyen d’ensembles de données détaillés et complets.

Des quantités énormes de données pertinentes sont intégrées aux algorithmes de l’IA, et divers ingénieurs en intelligence artificielle et spécialistes de l’apprentissage automatique aident celle-ci à comprendre et à classifier correctement les données. Il peut s’agir de texte écrit, de graphiques, d’images, de code ou de tout autre contenu pertinent. Ces données serviront de base à la capacité de l’IA à localiser des modèles et à générer un travail original. L’IA générative analyse cette information, extrapole les règles sous-jacentes qui régissent le contenu, et continue de peaufiner ses paramètres à mesure que de nouvelles données sont ajoutées.

Les premières versions d’IA générative utilisaient 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 change; les progrès récents visent à améliorer l’expérience utilisateur. Plutôt que de composer avec les contraintes imposées par certains systèmes, ceux qui interagissent avec les expériences d’IA générative d’aujourd’hui peuvent simplement décrire leurs demandes en utilisant un langage simple. Cette approche crée une série d’interactions plus conversationnelles avec l’IA et permet même aux utilisateurs de fournir une rétroaction à cette dernière concernant le style, le ton et d’autres éléments qui peuvent ensuite être appliqués dans les versions subséquentes du contenu.

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

Ces modèles apprennent des tendances et des caractéristiques de grands ensembles de données, ce qui leur permet de générer du nouveau contenu qui ressemble aux données (mais est différent de celles-ci) sur lesquelles ils ont été formés. Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent aux systèmes génératifs d’apprendre les tendances, les styles et les distributions sous-jacents des données d’entraînement. Ces connaissances acquises sont ensuite mises à profit pour générer du nouveau contenu présentant des caractéristiques similaires aux paramètres initialement fournis. En d’autres termes, elles permettent de créer quelque chose d’entièrement artificiel, mais qui semble avoir été créé par un humain.

Les modèles d’IA générative sont des algorithmes sophistiqués, entraînés sur une grande quantité de données et conçus pour reconnaître les tendances dans les données afin de générer du nouveau contenu. Trois modèles d’IA générative ont récemment attiré l’attention du public sur leurs capacités uniques :

Au risque de trop simplifier les choses, il n’est pas tout à fait incorrect de dire que l’IA générative pourrait sérieusement perturber ou même rendre obsolète un certain nombre de rôles et de responsabilités dans l’entreprise, ou même avoir une incidence majeure sur l’ensemble des secteurs, favorisant l’innovation, simplifiant les processus et transformant les activités commerciales, mais aussi obliger certaines organisations à s’adapter à l’évolution des attentes.

Mais la plupart des experts croient que les résultats positifs de l’IA générative l’emportent sur les dangers. Bien que nous n’ayons pas encore assez de données pour prédire avec précision les entreprises qui subiront les plus grands changements, les secteurs suivants connaîtront probablement des améliorations grâce à l’IA générative :

• Aérospatiale
  L’IA générative est capable d’améliorer l’efficacité des simulations de vol, d’optimiser l’aérodynamisme, l’efficience énergétique et la conception des avions.

• Architecture
  Donner aux architectes le pouvoir de créer des analyses structurelles détaillées tout en générant des options de conception novatrices pour répondre à des critères spécifiques, l’IA générative a le potentiel de changer la façon dont l’architecture fonctionne avec la technologie.

• Automobile
  Les composants des véhicules exigent une conception et des essais poussés pour assurer de meilleures performances tout en réduisant le poids (pour améliorer l’efficience énergétique). L’IA générative contribue aux deux processus, ce qui améliore la sécurité et réduit les coûts.

• Marketing consommateur
  L’IA générative peut analyser le comportement des consommateurs et générer des actions marketing et des recommandations personnalisées en fonction des comportements passés, des préférences et d’autres données pertinentes. Cela permet de cibler la publicité et favorise l’engagement des clients.

• Défense
  Comme dans le secteur de l’aérospatiale et de l’automobile, l’IA générative peut jouer un rôle clé dans la conception et les essais des composants des nouvelles technologies de défense.

• Enseignement
  Chaque élève est différent; l’IA générative peut aider les éducateurs à créer des expériences d’apprentissage personnelles qui tiennent compte de ces différences, à améliorer l’engagement des élèves et à s’assurer que chacun a accès à un programme d’enseignement qui répond à ses besoins.

• Électronique 
  L’IA générative peut être appliquée à la conception de circuits dans l’industrie de l’électronique. En intégrant les leçons tirées des conceptions précédentes, l’IA générative peut développer de nouveaux systèmes évolués tout en améliorant l’efficacité.

• Énergie
  En raison de la demande croissante en énergie à l’échelle mondiale, le secteur de l’énergie est extrêmement intéressé par l’IA générative afin d’améliorer la gestion du réseau électrique et la prévision de la consommation d’énergie.

• Ingénierie
  La réduction des déchets matériels, l’amélioration de l’efficacité énergétique, le perfectionnement des produits tant physiques que numériques, la capacité de produire et de tester des conceptions peuvent raccourcir considérablement les délais des projets d’ingénierie et aider les ingénieurs à produire de meilleurs résultats.

• Divertissement
  De l’amélioration des effets visuels au cinéma et à la télévision à la création d’histoires plus interactives dans les jeux vidéo, l’IA générative peut complètement transformer l’industrie du divertissement.

• Finance
  L’IA générative a le potentiel d’améliorer le secteur financier tant côté prestataire que côté client, d’informer l’évaluation des risques, d’améliorer la détection des fraudes et de générer des recommandations personnalisées en matière d’investissement. Cela permettra d’optimiser la modélisation financière tout en aidant à mieux se concentrer sur l’amélioration de l’expérience client.

• Santé
  Le besoin croissant de services de soins de santé spécialisés dépasse le nombre de professionnels de la santé formés. L’IA générative permet aux médecins d’en faire plus et d’aider un plus grand nombre de patients, en fournissant une assistance pour personnaliser les plans de traitement et établir un diagnostic précis. De plus, l’IA générative peut apporter des améliorations dans d’autres domaines comme l’analyse d’images médicales.

• Gestion de la production
  Le secteur industriel est toujours à la recherche d’opportunités pour réduire les coûts et les besoins énergétiques sans nuire à la qualité ou à la production des produits. L’IA générative peut aider à revoir et à optimiser les processus pour obtenir un coût optimal par unité fabriquée, tout en mettant l’accent sur le contrôle de la qualité. En plus de soutenir le développement de techniques de fabrication avancées, l’IA générative peut être appliquée à la création de programmes de formation plus efficaces sur la sécurité.

• Industrie pharmaceutique
  L’IA générative est efficace dans la découverte de médicaments et l’inspection virtuelle de composés. Cela permet d’accélérer la recherche, le développement, les essais et le déploiement de solutions pharmaceutiques.

Grâce à sa capacité de créer du contenu original intelligent, précis et sans supervision par des 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 ont le potentiel de stimuler l’innovation, de rationaliser les processus et d’ouvrir de nouvelles possibilités. Parmi les principaux avantages commerciaux que présente l’IA générative, notons :

L’IA générative peut optimiser les processus, automatiser les tâches et réduire les coûts opérationnels, améliorant l’efficacité dans des domaines comme la création de contenu, l’optimisation de la conception ou la maintenance prédictive. En automatisant les tâches répétitives ou chronophages qui exigeaient auparavant une contribution créative, les entreprises peuvent économiser des ressources, augmenter la productivité et affecter des professionnels précieux à des projets plus stratégiques.

Traditionnellement, le service et le soutien à la clientèle se fondaient sur l’interaction directe, les agents devant concentrer toute leur attention à la résolution des problèmes individuels des clients. L’IA générative permet aux entreprises de déployer des robots conversationnels et des assistants virtuels optimisés par l’IA, capables de fournir le même niveau de soutien qu’un agent humain. Ces agents optimisés par l’IA peuvent répondre aux questions, offrir des solutions et même discuter des options d’achat, et ainsi améliorer la satisfaction de la clientèle et la fidéliser. En automatisant le service à la clientèle, les entreprises peuvent réduire les coûts, améliorer l’expérience globale des clients et permettre à leurs agents humains formés d’en faire plus en moins de temps.

Génération de contenu personnalisé, création de campagnes publicitaires ciblées et diffusion de recommandations de produits optimisées en fonction des préférences et du comportement des clients : l’IA générative offre d’importants avantages en marketing. En proposant des stratégies de marketing adaptées aux acheteurs individuels, les entreprises profitent d’un engagement accru de la clientèle, d’un taux de conversion amélioré et d’une fidélité accrue à la marque.

Chacun des avantages énumérés ci-dessus en revient à ce même avantage : augmenter les revenus de l’entreprise. L’IA générative ouvre de nouvelles possibilités, permet aux entreprises de créer des produits et services avancés à moindre coût, accroît les capacités de soutien et de service à la clientèle et donne aux entreprises un meilleur aperçu des risques qui menacent leur entreprise; tout cela contribue à une plus grande réussite financière.

Il est évident que l’IA présente un immense potentiel pour optimiser et rationaliser les processus d’affaires et personnaliser les interactions avec les clients. Toutefois, il est important de reconnaître que l’IA générative comporte sa part de risques et de limites. Voici quelques problèmes potentiels associés à l’IA générative que les organisations doivent connaître :

• Difficulté à s’adapter à de nouvelles circonstances
  Les modèles d’IA générative peuvent avoir de la difficulté à adapter leurs résultats à de nouvelles circonstances, nécessitant un réglage et un ajustement continus afin d’assurer leur pertinence et leur exactitude.

• Biais nuisible
  Étant donné que les modèles d’IA générative sont construits sur une base de données, ils peuvent intégrer certains biais de ces données d’entraînement à leurs résultats. Les organisations doivent avoir des politiques ou des contrôles en place pour détecter et traiter le contenu biaisé afin de ne pas diffuser par inadvertance des idées préconçues nuisibles.

• Droits de propriété intellectuelle
  Malgré les progrès réalisés, les IA génératives nécessitent toujours un entraînement sur les données disponibles pour produire du contenu. Cela engendre des situations complexes lorsqu’il s’agit de matériel protégé par le droit d’auteur. Ces technologies IA peuvent avoir recours à des propriétés intellectuelles qui n’appartiennent pas à leur organisation mère. Dans le même temps, les utilisateurs qui fournissent des renseignements confidentiels aux IA peuvent constater que ceux-ci ne sont plus confidentiels et ils font maintenant partie de l’ensemble de données de l’IA.

• Manque de transparence
  L’accent mis récemment sur la facilité d’utilisation, et les entrées et sorties sur un mode conversationnel, a créé un environnement où il peut être difficile de vraiment comprendre le fonctionnement de l’IA générative et l’origine de ses données. De nombreuses organisations peuvent décider de ne pas profiter pleinement de l’IA générative si elles n’ont pas une idée plus claire de ses rouages internes.

• Nouveaux dangers en matière de cybersécurité
  Les cybercriminels du monde entier utilisent déjà des programmes d’IA générative pour cibler leurs victimes et contourner les niveaux de sécurité plus efficacement. Les attaquants peuvent même utiliser les IA de l’entreprise comme points d’entrée dans le système, en tirant profit des vulnérabilités du programme pour accéder à des données sensibles. Se tenir au courant de toutes les avancées en matière de cybersécurité et des correctifs de vulnérabilité peut être le seul moyen de contrer ces menaces grandissantes.
  

• 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, où cette dernière invente simplement des réponses, représentent des problèmes majeurs, particulièrement dans les cas qui exigent une précision et une validité complètes. Il est essentiel d’évaluer soigneusement les résultats pour en vérifier l’exactitude, la pertinence et l’utilité réelle avant de se fier ou de diffuser publiquement toute information produite par une IA générative.

Lors de l’intégration de l’IA générative aux activités commerciales, il est essentiel d’adopter des pratiques exemplaires qui assurent une utilisation responsable et efficace. En suivant ces lignes directrices, les organisations peuvent maximiser les avantages de l’IA générative tout en atténuant les risques et les difficultés :

• Se familiariser avec les modes de défaillance courants et les solutions de rechange
  Les modèles d’IA générative peuvent présenter des modes de défaillance où la sortie peut entraîner des erreurs ou ne pas répondre aux attentes. Étudier les modes de défaillance courants associés à l’outil d’IA générative choisi et élaborer des stratégies pour résoudre ces problèmes. Il peut s’agir de peaufiner les invites d’entrée, d’ajuster les paramètres ou d’utiliser des techniques de post-traitement pour améliorer la qualité du contenu généré.

• Respecter l’éthique et respecter les exigences légales
  En cas de doute, privilégiez le côté éthique et légal. Se conformer aux règlements, aux lois sur la protection de la vie privée ou aux droits de propriété intellectuelle qui s’appliquent à sa situation. Mettre en œuvre des mesures pour protéger les données sensibles et la vie privée des utilisateurs, et évaluer régulièrement les répercussions éthiques du contenu généré.

• Indiquer clairement le contenu généré par l’intelligence artificielle
  Afin de maintenir la transparence et de s’assurer que les utilisateurs savent qu’ils interagissent avec du contenu généré par l’IA, identifier clairement toutes les données générées par les systèmes d’IA générative. Cela aide à gérer les attentes et favorise la confiance des utilisateurs et des consommateurs.

• Effectuer un double contrôle
  Lorsque la précision de l’information est critique, vérifier et comparer les résultats des modèles d’IA générative avec des sources principales. Cela contribue à garantir la fiabilité et l’intégrité du contenu généré, particulièrement dans les secteurs où l’exactitude est essentielle (comme la loi ou les soins de santé).

• Se tenir au courant
  La technologie de l’IA générative est en constante évolution. Suivre les progrès, la recherche et les meilleures pratiques dans ce domaine et surveiller continuellement la performance et les résultats des modèles d’IA générative. Effectuer des itérations sur ces modèles et ces processus selon les besoins pour améliorer leur efficacité et traiter les nouvelles difficultés qui se présentent.

• Être vigilant en matière de biais
  Comme nous l’avons déjà vu, les modèles d’IA générative peuvent perpétuer par inadvertance les biais présents dans les données d’entraînement. Être vigilant afin de déterminer et de réfuter toute préconception ou tout préjugé qui pourrait apparaître dans le contenu généré; évaluer régulièrement les résultats pour déceler les biais potentiels et mettre en œuvre des mesures pour atténuer leur impact.

Bien que l’IA générative existe depuis des décennies, son expansion en matière de capacité et de disponibilité a été fulgurante. À mesure que cette technologie évolue, nous pouvons prévoir une créativité et une innovation améliorées dans l’ensemble des secteurs, donnant ainsi des résultats plus sophistiqués et plus réalistes dans la génération de contenu, la conception, la composition musicale, les arts visuels et plus encore. L’IA générative continuera également à favoriser la personnalisation, en créant des recommandations précises, des expériences personnalisées et des produits uniques conçus pour répondre aux besoins individuels des clients.

Au cours des dix prochaines années, nous pouvons nous attendre à l’apparition de capacités multimodales. Cette intégration de modèles provenant de divers domaines mènera à des résultats plus immersifs et interactifs, transformant des domaines comme la réalité virtuelle, la réalité augmentée et des expériences de réalité mixte, pour n’en nommer que quelques-uns. Mais cette expansion ne se fera qu’avec prudence; les considérations éthiques seront au cœur des préoccupations, notamment la prise en compte des biais, l’amélioration de la transparence et l’utilisation responsable de l’IA générative.

De plus, les processus qui prennent en charge l’IA générative elle-même deviendront plus rationalisés, ce qui permettra à ces IA d’apprendre en continu, de s’adapter en temps réel et de devenir véritablement plus « intelligentes ». Cette adaptabilité rendra l’IA générative plus précieuse dans des environnements dynamiques et favorisera la collaboration entre les humains et les machines. Bien que des défis tels que la détection des biais et les considérations éthiques doivent être relevés, l’avenir de l’IA générative est prometteur.

L’IA générative possède une puissance et un potentiel énormes, ce qui permet aux entreprises d’améliorer leur productivité, de rationaliser leurs flux de travail et de créer des expériences client exceptionnelles. Toutefois, il est essentiel d’aborder l’utilisation responsable du contenu généré par l’IA, en tenant compte des risques et des défis qui y sont associés. Pour aider les organisations à tirer profit efficacement des avantages de l’IA générative, ServiceNow a lancé Generative AI Controller et Now Assist for Search. Ces outils intègrent de manière fluide des capacités d’IA générative à Now Platform^®, permettant aux utilisateurs de tirer profit de la puissance de l’IA sans changer de plateforme ni recourir à des intégrations complexes.

Grâce à Generative AI Controller, les organisations peuvent connecter Now Platform à de grands modèles de langage (LLM) comme OpenAI, Azure et le modèle LLM propriétaire de ServiceNow. Ces intégrations permettent une utilisation transparente des capacités d’IA générative au sein des flux de travail existants, offrant des fonctionnalités de recherche performantes, des conversations personnalisées et des expériences utilisateur améliorées. De plus, la fonction Now Assist for Search (optimisée par l’IA générative) améliore les capacités de recherche en fournissant des réponses plus précises et plus directes aux requêtes, garantissant que les utilisateurs reçoivent rapidement et précisément l’information dont ils ont besoin, en comblant les lacunes dans l’expérience client et en offrant des interactions plus fluides.

De plus, ServiceNow s’est récemment associée à NVIDIA pour développer des capacités d’IA générative plus étendues pour les entreprises, étendre la fonctionnalité IA de ServiceNow et offrir de nouvelles applications d’IA générative aux services informatiques, aux équipes de service à la clientèle, aux employés et aux développeurs, etc.

L’IA générative représente des possibilités majeures pour les entreprises, mais comporte également des risques. Cliquez ici pour en savoir plus sur la façon dont les capacités de l’IA générative de ServiceNow peuvent transformer votre entreprise, tout en vous en évitant les écueils potentiels. Mettez l’intelligence artificielle générative au service de votre entreprise, selon vos exigences, et amenez votre organisation à un point qu’elle n’a jamais atteint.