“L’intelligence Artificielle Générative” a fait irruption dans notre quotidien en novembre 2022 avec l’apparition de Chat GPT pour le grand public.
Depuis, c’est une véritable révolution que nous vivons.
Outil de création, l’IA générative a pris une place importante à tous les niveaux de notre vie quotidienne et professionnelle.
Pour les professionnels de la communication l’arrivée de l’IA a été un coup de tonnerre dans un environnement déjà très malmené par le digital (arrivée de logiciels en ligne de montage PAO ou video, réseaux sociaux etc…)
Aujourd’hui c’est directement au niveau de la création de contenu (et parfois de la créativité) que l’IA modifie considérablement les interactions avec nos clients et fournisseurs, parties prenantes de manière générale.
Au delà de la création c’est aussi le secteur du marketing tout entier qui est impacté. Créations de campagnes marketing automatisées, chat bot « intelligents », stratégie marketing « générées » automatiquement… Nous n’en sommes qu’aux tous débuts de cette révolution.
Agence labellisée numérique responsable, nous sommes particulièrement attentifs à cette évolution de notre métier car elle peut engendrer de graves dérives en termes éthiques.
Nous avons à ce titre créé le Pulsi Digital Lab, un espace de réflexion, de rencontre et de co-création de solutions innovantes autour de l’IA.
Ce petit article est un premier retour de nos études en tentant une vulgarisation de certains concepts liés à l’IA, à l’IA générative en particulier.
Nous sommes aussi engagés dans la création d’outils de marketing et de communication utilisant l’IA générative pour les proposer très prochainement à nos clients.
Qu’est-ce qu’une intelligence artificielle ?
Pour le parlement européen l’intelligence artificielle représente tout outil utilisé par une machine afin de «reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité».
source : https://www.cnil.fr/fr/intelligence-artificielle/intelligence-artificielle-de-quoi-parle-t-on
L’intelligence artificielle générative
L’intelligence artificielle existe depuis les années 50, étudiée par des chercheurs en informatique et en psychologie cognitive. Le but était de tenter de recréer artificiellement la créativité du cerveau humain et de générer des contenus originaux à partir de « prédictions » mathématiques.
L’IA a connu un regain d’intérêt dans les années 80 et en 1997 Deep Blue est le premier ordinateur à battre un champion d’échec.
La limitation principale à l’époque était la puissance des machines.
2022 – Chat GPT dévoile la révolution de l’IA au grand public
Avec l’évolution de la technologie informatique et du web les avancées ont été rapides jusqu’à l’arrivée de CHATGPT en Novembre 2022 qui a été une véritable révolution en mettant à disposition du grand public une technologie de très haut niveau.
D’autres applications d’IA ont depuis été dévoilées et ce dans tous les domaines.
l’Intelligence Artificielle générative est un sous-domaine de l’intelligence artificielle.
L’IA générative se concentre sur la génération de contenus ( images, sons, textes…) ou des applications complètes à partir d’un modèle appris à partir de données.
L’IA générative est donc la rencontre entre des algorithmes et de la DATA afin de créer de nouvelles données. L’IA ne fait plus “seulement” des prédictions grâce à un enchainement d’algorithmes ou de neurones virtuels mais va réellement créer du contenu.
Il est important de comprendre la distinction entre prédiction ( qui existe depuis longtemps ) et la création qui est, elle, nouvelle, même si rien “ne se créé et tout se transforme” d’après la célèbre formule de Lavoisier ce qui n’est pas sans poser de problèmes de Droits d’auteur et de copyright par rapport aux matériaux bruts (images, sons, textes…) utilisés par l’IA générative pour produire.
« L’IA c’est donner la possibilité à une machine de rêver et de nous montrer ces rêves »
La grande avancée est le perfectionnement du machine learning
« L’objectif de l’IA est de copier le comportement humain sur un aspect logique, ordonné et raisonné, mais dans le cadre de l’utilisation du Machine Learning, l’application est capable d’apprendre et de répondre de façon adaptée. »
Le Machine Learning ou « apprentissage automatique » est capable de comprendre des schémas logiques qu’il va puiser dans de grands volumes de données ( le Big Data ) , mais aussi, et c’est la grande avancée, de les analyser »
Il y a donc deux phases
• La phase d’apprentissage au cours de laquelle un modèle est établi ( à partir d’un grand volume de données
• La phase de décision, où le système peut définir automatiquement quelle réponse apporter à un événement donné.
+ d’infos https://www.sicara.fr/fr/parlons-data/machine-learning
Le réseau antagoniste génératif
Le réseau antagoniste génératif (GAN, generative adversial network) est une évolution récente de l’intelligence artificielle.
Son but est de générer de nouvelles données en mettant en œuvre deux réseaux de neurones qui se parlent continuellement et se challengent.
C’est comme si deux cerveaux étaient en dialogue contradictoire permanent.
L’un tente de créer quelque chose de nouveau, tandis que l’autre évalue et critique cette création
« Ils se “parlent” et se défient mutuellement, dans le but de perfectionner le résultat final. C’est un peu comme si l’un dessinait et l’autre critiquait jusqu’à obtenir le dessin parfait. Les GANs fonctionnent sur ce principe de défi mutuel, produisant des résultats toujours plus précis et réalistes. Cette capacité à “imaginer” et à produire de nouvelles données, basée sur ce qu’elle a appris, est ce qui donne à l’IA générative sa touche de créativité. »
Une utilisation responsable
L’IA générative offre de nouvelles et nombreuses possibilités pour les entreprises. Ces possibilité à l’heure où nous écrivons ces lignes ne sont même pas toutes encore très bien définies ni même imaginées !
En tant qu’agence labellisée numérique responsable il nous apparait nécessaire voire indispensable d’accompagner nos clients en nous appuyant sur des principes éthiques et une responsabilité sociale.
La transparence nous parait un point extrêmement important – Lorsque de l’IA est utilisée cela doit être fait en l’annonçant clairement.
Les sources utilisées doivent aussi être clairement identifiées et répondre à la législation ( le site de la CNIL est une mine d’informations.
https://www.cnil.fr/fr/intelligence-artificielle/
Enfin les droits d’auteur doivent être respectés.
Il apparait que le législateur va avoir à prendre en compte rapidement cette nouvelle donne et l’encadrer par un arsenal de lois qui évitera les dérives.
Un peu de vocabulaire
Lorsque l’on parle d’IA et d’IA générative nous sommes tout de suite assaillis par un ensemble de mots très techniques.
On a vu le machine learning, mais nous aurions pu aussi parler de deep learning ou de réseau neuronal (ANN, artificial neuronal network)…
Voici quelques mots à maitriser :
GPT
GPT – Generative Pre-trained Transformer en anglais, ou « Transformateur Générique Pré-entraîné » en français. le fameux GPT que l’on retrouve dans CHAT-GPT est une famille de modèles de langage généralement formée sur un grand corpus de données textuelles pour générer un texte de type humain.
Modèle de langage et Large Modele de langage ( LLM)
Le modèle de langage est un modèle statistique de la distribution de symboles distincts (lettres, phonèmes, mots) dans une langue. Un modèle de langage vise fondamentalement à prédire le mot suivant dans une séquence de mots
Adaptée à l’IA ces modèles devenus “Large Modele Langage” car ils traitent des quantités considérables de données permettent à une machine de comprendre, analyser et répondre à des demandes, de traduction, de résumer, mais aussi de simuler l’imagination, la réflexion
Les LLM (large language models) poussent à un niveau inégalé la pertinence de compréhension et de réponse textuelle au langage naturel.
Le Prompt
Un « prompt », en anglais désigne toute commande écrite envoyée à une «intelligence artificielle » spécialisée dans la génération de contenu.
L’écriture des prompts va être déterminante pour l’obtention d’un résultat satisfaisant.
Il commence à apparaitre des « guides du prompt ».
Sur certaines IA générative comme DALL-E ou ChatGPT, il suffit d’inscrire son texte dans la zone prévue à cet effet.
Pour Midjourney, la commande doit commencer par « /imagine » (sans les guillemets), suivie par votre description. Par exemple « /imagine un koala en train de peindre un tableau au milieu d’une forêt de bambous ».
https://www.numerama.com/tech/1264452-au-fait-cest-quoi-un-prompt.html
- de mots liés à l’IA – le Glossaire de l’intelligence artificielle (IA)
https://www.cnil.fr/fr/intelligence-artificielle/glossaire-ia
