Qu’est ce que l’IA générative ?

Comprendre l’IA générative

L’IA générative désigne des systèmes capables de produire de nouveaux contenus réalistes à partir de données d’apprentissage préexistantes, sans simplement les reproduire. Cette technologie permet la création d’une variété d’artefacts originaux, y compris des images, des vidéos, de la musique, des discours, des textes, des programmes informatiques et des conceptions de produits.

Les modèles d’IA générative utilisent des techniques variées en constante évolution. À la base se trouvent les modèles fondamentaux, qui sont formés sur d’énormes ensembles de données brutes, permettant une multitude d’applications ultérieures. La création de ces modèles nécessite des calculs complexes et une puissance de traitement considérable, mais repose fondamentalement sur des algorithmes prédictifs.

Actuellement, l’IA générative est souvent utilisée pour créer du contenu en réponse à des requêtes formulées en langage naturel, ce qui facilite son accessibilité sans nécessiter de compétences en programmation. Son utilisation s’étend à de nombreux domaines professionnels, comme le développement de médicaments, la conception de puces électroniques et les innovations en science des matériaux. Pour approfondir le sujet, consultez notre guide sur les applications pratiques de l’IA générative.

Évolution de l’IA générative

L’engouement autour de l’IA générative a commencé à prendre de l’ampleur depuis 2020, avec sa mention dans le Hype Cycle™ de Gartner. Cette technologie a fait une percée notable à la fin de l’année 2022 avec l’apparition de ChatGPT, un chatbot d’OpenAI capable de conversations qui semblent naturelles et humaines.

La popularité de ChatGPT a rapidement capté l’attention du public, tout comme DALL-E 2, également développé par OpenAI, qui génère des images à partir de descriptions textuelles grâce à des techniques similaires d’IA générative.

Gartner anticipe que l’IA générative deviendra une technologie omniprésente, ses impacts étant comparables à ceux de la machine à vapeur, de l’électricité et d’Internet. Bien que le battage médiatique autour de l’IA générative puisse s’apaiser à mesure de son adoption, son influence croissante sera indéniable à mesure que les utilisateurs et entreprises exploreront ses applications novatrices dans leur quotidien professionnel.

Avantages, applications et risques de l’IA générative

Les modèles de base, tels que les transformateurs génératifs pré-entraînés qui propulsent des outils comme ChatGPT, sont des avancées significatives dans l’architecture de l’IA. Ils peuvent être employés pour automatiser des tâches, améliorer les capacités humaines et exécuter des processus d’affaires de manière autonome.

Les avantages de l’IA générative incluent un développement de produits plus rapide, une amélioration de l’expérience client et une productivité accrue des employés. Cependant, ces bénéfices varient en fonction des cas d’utilisation. Les utilisateurs doivent faire preuve de prudence quant à leurs attentes, car ces outils, bien que puissants, présentent des limites et peuvent générer des informations inexactes ou biaisées, nécessitant ainsi une validation humaine. Gartner recommande d’associer les applications potentielles aux indicateurs de performance clés pour garantir une amélioration de l’efficacité opérationnelle, la création de nouvelles sources de revenus ou l’amélioration des expériences utilisateurs.

Lors d’un récent webinaire, une enquête a révélé que 38 % des dirigeants interrogés souhaitaient utiliser l’IA générative pour optimiser l’expérience client, suivie par des objectifs de croissance des revenus (26 %), d’optimisation des coûts (17 %) et de continuité des opérations (7 %).

Risques associés à l’IA générative

L’IA générative n’est pas sans risques, qui continuent d’évoluer. Des utilisateurs malveillants ont déjà exploité cette technologie pour créer des deep fakes ou imiter des produits, facilitant des escroqueries de plus en plus sophistiquées.

Les outils comme ChatGPT sont formés sur de vastes ensembles de données publiques, sans toujours respecter les réglementations en matière de protection des données, telles que le RGPD. Il est donc crucial pour les entreprises de surveiller l’utilisation de ces outils.

Voici quelques risques à prendre en compte :

• Manque de transparence : Les modèles d’IA générative, y compris ChatGPT, peuvent produire des résultats imprévisibles, et même leurs concepteurs n’en maîtrisent pas toujours le fonctionnement.
• Fiabilité : Ces systèmes peuvent fournir des réponses erronées ou inventées. Il est essentiel de vérifier l’exactitude et la pertinence des résultats avant de les utiliser ou de les partager.
• Biais : Il est nécessaire de mettre en place des politiques pour identifier et traiter les résultats biaisés conformément aux politiques de l’entreprise et aux exigences légales.
• Propriété intellectuelle : Actuellement, il n’existe pas de cadre solide pour protéger les données sensibles de l’entreprise, et toute information saisie pourrait potentiellement être rendue publique. Les entreprises doivent établir des procédures pour éviter la divulgation involontaire de données confidentielles.
• Cybersécurité et fraude : Les entreprises doivent anticiper l’utilisation malveillante de l’IA générative lors de cyberattaques et veiller à ce que des mesures de contrôle soient en place pour atténuer ces risques.
• Durabilité : L’IA générative exige d’importantes ressources énergétiques. Les entreprises devraient privilégier des fournisseurs ayant une faible consommation d’énergie et qui utilisent des sources d’énergie renouvelables.

Gartner recommande également de réfléchir aux questions suivantes :

• Qui définit une utilisation responsable de l’IA générative, en tenant compte des normes culturelles variées ?
• Comment les utilisateurs peuvent-ils donner ou retirer leur consentement ?
• L’utilisation de l’IA générative renforcera-t-elle ou nuira-t-elle à la confiance dans les institutions ?

Il est impératif de suivre l’évolution de la réglementation relative à l’IA générative. Des pays comme la Chine et Singapour ont déjà établi des réglementations, tandis que d’autres, comme les États-Unis et l’Union européenne, travaillent à leur propre cadre.

Applications pratiques de l’IA générative

L’IA générative progresse rapidement tant sur le plan des découvertes scientifiques que de la commercialisation des technologies. Parmi les applications concrètes, on trouve :

• Enrichissement et création de contenus : Génération de textes selon des styles et des longueurs spécifiques.
• Réponses aux questions et recherche : Aide à la recherche d’informations basées sur des données spécifiques.
• Modification du ton du message : Adaptation de textes pour correspondre aux normes professionnelles.
• Synthèse : Résumé d’articles ou de conversations.
• Simplification : Extraction des informations clés d’un texte.
• Classification de contenu : Tri des données selon des critères spécifiques.
• Amélioration des chatbots : Optimisation de la compréhension et de la gestion des conversations.
• Programmation de logiciels : Génération et vérification de code.

Des usages émergents promettent d’avoir des implications à long terme, tels que la création d’images médicales pour suivre l’évolution des maladies ou l’utilisation de données synthétiques pour simuler des scénarios futurs.

Valeur commerciale de l’IA générative

L’IA générative offre des opportunités inédites pour augmenter les revenus, réduire les coûts et améliorer la gestion des risques. Gartner classe ces possibilités en trois catégories :

1. Génération de revenus : Accélération du développement de nouveaux produits, comme des médicaments ou des diagnostics plus efficaces.
2. Économies et productivité : Renforcement des compétences des employés et optimisation des processus de travail.
3. Gestion des risques : Amélioration de la capacité à identifier rapidement les risques potentiels grâce à une analyse de données plus fine.

Secteurs affectés par l’IA générative

L’IA générative transformera de nombreux secteurs, tels que la pharmacie, la production, les médias, l’architecture, l’ingénierie et l’automobile, en enrichissant les processus fondamentaux. Par exemple, d’ici 2025, Gartner prévoit que 30 % des nouveaux médicaments seront découverts grâce à des techniques d’IA générative. De même, 30 % des messages marketing des grandes entreprises pourraient être générés par des machines d’ici 2025.

Bonnes pratiques pour utiliser l’IA générative

Pour garantir une utilisation éthique de l’IA générative, les dirigeants doivent adopter certaines pratiques :

• Tester en interne : Avant de déployer l’IA générative, il est important de réaliser des tests approfondis au sein de l’entreprise.
• Promouvoir la transparence : Informer clairement les utilisateurs qu’ils interagissent avec un système automatisé.
• Vérifier les résultats : Mettre en place des mécanismes pour identifier les biais et garantir la fiabilité des données.
• Protéger la vie privée : S’assurer que les données sensibles ne soient pas utilisées sans autorisation.
• Évoluer progressivement : Maintenir les fonctionnalités en version bêta pour assurer des résultats optimaux.

Élaboration d’une politique d’utilisation de l’IA générative

Face à l’utilisation croissante de l’IA générative, il est conseillé de mettre en place une politique d’utilisation plutôt que d’interdire son emploi. Cette politique devrait interdire :

• La saisie d’informations personnelles ou sensibles.
• Le partage de la propriété intellectuelle de l’entreprise.

Impact de l’IA générative sur le travail

L’IA générative transformera la manière dont le contenu est créé, exigeant des travailleurs qu’ils deviennent des éditeurs plutôt que de simples créateurs. Les interactions avec les applications deviendront plus dynamiques et proactives, ce qui nécessite une redéfinition de l’expérience utilisateur.

Démarrer avec l’IA générative

Pour lancer un projet d’IA générative, trois approches sont possibles :

1. Modèle prêt à l’emploi : Utiliser un modèle existant pour des tâches simples.
2. Rédactique : Intégrer un modèle à un logiciel pour des applications plus spécifiques.
3. Modèle personnalisé : Adapter un modèle existant à des besoins particuliers, bien que cela puisse être coûteux.

Investissements nécessaires pour l’IA générative

Les coûts d’implémentation de l’IA générative peuvent varier considérablement, allant de solutions gratuites à des investissements de plusieurs millions de dollars. Les petites entreprises peuvent tirer parti de solutions gratuites, tandis que les grandes organisations devront investir dans des services personnalisés.

Prévisions futures de l’IA générative

Gartner prévoit que l’IA générative aura un impact majeur dans les années à venir, avec une intégration croissante dans les applications d’entreprise et une automatisation accrue des processus de conception.

Fournisseurs d’IA générative

Le marché de l’IA générative est en pleine expansion, avec des entreprises comme Google, Microsoft, Amazon et IBM investissant massivement dans cette technologie. Ces acteurs, parmi d’autres, cherchent à intégrer l’IA générative dans leurs produits et services.