L’intelligence artificielle (IA) est un domaine en constante évolution, mais parmi ses sous-catégories les plus fascinantes et prometteuses se trouve l’intelligence artificielle générative, ou IA générative, qui révolutionne notre façon de créer du contenu en utilisant des algorithmes sophistiqués pour produire des textes, des images et même de la musique de manière autonome.
D’après l’étude Digital Trust Insight 2024 menée par PWC, 74% des entreprises sondées estiment que les processus guidés par l’IA générative amélioreront la productivité de leurs employés dans les douze prochains mois.
Nous avons défini, dans un précédent article, ce qu’était l‘intelligence artificielle. Aujourd’hui, nous nous penchons sur l’intelligence artificielle générative.
I) Qu’est-ce que l’intelligence artificielle générative ?
L’intelligence artificielle générative, une branche évolutive de l‘IA faible, exploite le potentiel du machine learning pour engendrer divers contenus tels que du texte, des images ou de la musique à partir d’énormes corpus de données (ia générative d’images, de texte, de voix etc.). Cette capacité repose sur des modèles sophistiqués comme les Large Language Models (LLM) et les foundation models, propulsant ainsi la créativité algorithmique vers de nouveaux sommets et ouvrant de vastes horizons technologiques.
Les Large Language Models (LLM), notamment GPT-3, ont considérablement élargi les frontières de l’IA en matière de génération de texte. Grâce à des techniques d’entraînement optimisées, une accessibilité accrue via des interfaces web conviviales telles que ChatGPT, et l’utilisation de ressources informatiques toujours plus puissantes, ces modèles repoussent les limites de ce qui est possible en matière de création textuelle assistée par l’IA.
Qu’est-ce que le machine learning ?
Le machine learning est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances sur une tâche spécifique sans être explicitement programmés pour cette tâche. Le machine learning utilise des algorithmes pour détecter des motifs dans les données, créer des modèles et prédire ou décider.
Découvrez notre fiche & insight sur l’IA générative.
II) les modèles de fondation (fm)
L’IA générative utilise des ordinateurs pour créer contenu, incluant images et texte, via des modèles avancés comme les LLM et modèles de fondation. Comme toutes les formes d’intelligence artificielle, l’IA générative utilise des modèles de machine learning, qui sont des modèles pré-entraînés sur d’énormes ensembles de données. Découvrez dans un autre article quelles sont les applications de l’intelligence artificielle générative.
Découvrez les applications de l’IA Générative
a) Qu’est ce qu’un modèle de fondation ?
Défini initialement par des chercheurs de Stanford, un modèle de fondation est un vaste réseau neuronal pré-entraîné sur de larges ensembles de données. Ce concept visait un modèle unique pour diverses applications, réduisant la nécessité de modèles spécifiques par tâche. Ces modèles s’ajustent via le « réglage » à des tâches en langage naturel, efficaces même avec peu de données, marquant un tournant en IA.
b) Modèle de fondation : les cas d’usage
Les modèles de fondation gèrent le langage, la vision, la génération de code, l’interaction humaine et la reconnaissance vocale. Ils répondent à des questions, reconnaissent des images, génèrent du code, assistent les décisions et offrent la synthèse vocale.
c) Le fonctionnement des modèles de fondation
Les modèles de fondation sont de vastes réseaux neuronaux révolutionnant le machine learning. Formés sur d’importants ensembles de données, ils gèrent le traitement du langage et la création d’images. Uniques pour leur adaptabilité et leur préformation, ils sont rapides et abordables à utiliser. Parallèlement, ils poursuivent leur apprentissage à partir des nouvelles données saisies, enrichissant ainsi continuellement leur capacité d’analyse et de réponse. Les applications couvrent le traitement de langage, la vision, la génération de code, l’interaction humaine et la reconnaissance vocale. Ces modèles produisent des résultats sur base d’instructions humaines, exploitant des réseaux comme les GAN et transformers et l’apprentissage auto-supervisé pour l’étiquetage.
Que sont les GAN et les transformers ?
Les GAN, ou Réseaux antagonistes génératifs sont des réseaux neuronaux utilisés pour générer des données réalistes à partir de données brutes. Les transformers sont des architectures de réseaux neuronaux utilisées pour des tâches de traitement du langage naturel et de vision par ordinateur.
d) Des exemples de modèles de fondation (FM)
Les modèles de fondation tels que Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), Generative Pre-trained Transformer (GPT), Amazon Titan, AI21 Jurassic, Claude, Cohere, Stable Diffusion, BLOOM et Hugging Face, sont des piliers de l’intelligence artificielle, chacun apportant son expertise dans des domaines variés tels que la génération de texte, la synthèse, les dialogues, la créativité, la compréhension, la création d’images réalistes, le multilinguisme et la programmation.
e) Les défis des FM
Les modèles de fondation, issus de vastes ensembles de données, alimentent de nombreuses applications d’IA avec précision. Cependant, leur construction et leur intégration sont coûteuses et complexes, présentant des défis majeurs. Bien qu’ils produisent des résultats précis, leur compréhension contextuelle et fiabilité restent limitées, exigeant une utilisation prudente.
f) Les avantages des FM
Les modèles de fondation présentent deux avantages majeurs : une performance améliorée grâce à leur exposition à de vastes ensembles de données, et une productivité accrue grâce à la nécessité réduite de données étiquetées pour adapter les modèles à des tâches spécifiques, en exploitant les données non étiquetées rencontrées lors de leur formation initiale.
g) Les inconvénients des FM
Les modèles de fondation présentent deux principaux inconvénients. D’abord, leur coût élevé de formation les rend difficilement accessibles aux petites entreprises. De plus, la formation des LLMs avec d’importantes données non structurées soulève des doutes sur leur fiabilité. Cette méthode risque d’intégrer involontairement biais et infos toxiques, posant des défis importants pour l’avenir. L’origine des données de nombreux modèles open source est souvent inconnue, ce qui affecte leur fiabilité.
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III) Les grands modèles de langage (LLM)
Ces dernières années, les LLM ont progressé grâce à des techniques d’entraînement améliorées, notamment l’intégration des retours humains, une accessibilité accrue via des interfaces web comme ChatGPT, la disponibilité de ressources informatiques plus puissantes, comme les GPU, et une meilleure qualité des données d’entraînement, améliorant ainsi la performance des modèles.
Un grand modèle de langage (LLM) est un algorithme de Deep Learning qui peut effectuer diverses tâches de traitement du langage naturel (NLP) afin de générer des réponses cohérentes et adaptées aux sollicitations des utilisateurs.
Qu’est-ce que le Deep Learning ?
Le deep learning est une branche de l’intelligence artificielle qui implique des réseaux de neurones artificiels profonds pour apprendre et effectuer des tâches complexes de manière autonome.
a) Quels sont sont les cas d’usages des grands modèles de langage ?
Les grands modèles de langage (LLM) ont diverses applications pratiques, notamment la rédaction de texte original, la capacité à répondre à des questions en se basant sur des bases de connaissances, la classification de texte pour mesurer les sentiments des clients ou rechercher des documents, la génération de code à partir d’instructions en langage naturel, et la création de texte complet comme la rédaction de documentation produit ou d’histoires.
Qu’est-ce que le NLP ?
Le NLP, ou Traitement du Langage Naturel, est un ensemble d’outils permettant de traduire entre le langage humain non structuré et des données structurées, agissant ainsi en tant que pont entre la compréhension (NLU) et la génération (NLG) du langage. Il trouve des applications dans divers domaines tels que la traduction automatique, les assistants virtuels, l’analyse des sentiments et la détection de spam. Les étapes clés incluent la tokenisation, le stemming, la lemmatisation, le marquage partiel de la parole et la reconnaissance d’entité, permettant ainsi de transformer le discours humain en données structurées pour une utilisation dans des applications d’IA.
b) Comment fonctionnent les Large Language Model (LLM) ?
Les grands modèles de langage (LLM) analysent de grandes quantités de texte pour construire une structure interne qui modélise ces données. Des réseaux neuronaux transformateurs, incluant un encodeur et un décodeur, forment la base de cette structure interne. Ils extraient le sens d’une séquence de texte en analysant les relations entre les mots et les phrases.
Les LLM peuvent se former de manière non supervisée et traiter des séquences entières en parallèle, ce qui optimise l’utilisation des ressources de calcul. Ils utilisent des vecteurs, ou intégrations de mots, pour représenter et reconnaître les relations entre mots similaires. Les LLM interprètent le contexte et répondent en langage naturel via un prompt textuel.
c) Des exemples de LLM
Les Large Language Models (LLM) se déclinent en deux catégories : les modèles open source, tels que Bloom sur Hugging Face, et les modèles privés, comme GPT-4. Parmi les exemples de LLM, on retrouve des modèles renommés comme GPT d’OpenAI, Claude d’Anthropic, LaMDA de Google (Bard), ainsi qu’une multitude d’autres modèles open source disponibles sur Hugging Face, offrant ainsi une variété de ressources adaptées à différents besoins.
d) Comment sont formés les LLM ?
Les grands modèles de langage utilisent des réseaux neuronaux basés sur des transformers pour leur formation, ces derniers pouvant contenir des milliards de paramètres. Pendant la formation, ces modèles ajustent itérativement leurs paramètres pour prédire correctement les jetons suivants dans une séquence de texte. Cela se fait en utilisant un vaste corpus de données de haute qualité.
Les modèles, une fois formés, peuvent optimiser leurs performances pour différentes tâches avec moins de données via le réglage fin.
Il existe trois approches d’apprentissage courantes : l’apprentissage zéro, l’apprentissage en quelques étapes et le réglage précis.
e) La génération d’images
Les LLMs utilisent également l’architecture des Transformers pour générer des images. Des moteurs comme DALL-E d’OpenAI, Midjourney, et d’autres exploitent cette capacité. Ces moteurs utilisent un prompt, incluant texte/images, pour générer une image. Malgré une adoption limitée dans le grand public, cette technologie s’étend au-delà de la création digitale. Cette limitation découle de sa complexité et des défis d’implémentation, marquant une étape cruciale vers une adoption plus large.
En conclusion, nous explorons dans cet article le potentiel révolutionnaire de l’IA générative dans la création de contenu. De modèles de fondation aux LLM, ces technologies élargissent les possibilités dans la création de texte, d’images et de musique. Les modèles d’IA générative, malgré les défis, introduisent une ère de créativité algorithmique sans précédent. Cette perspective stimulante pave la voie à des innovations et des explorations créatives sans précédent.
