Introduction à l’IA Générative

Table des matières :

  1. Qu’est-ce que l’IA générative ?
  2. Le développement de l’IA générative
  3. L’histoire des GANs
  4. L’IA générative dans les jeux vidéo
  5. Texte généré par l’IA
  6. Codage généré par l’IA
  7. Voix générée par l’IA
  8. Vidéo générée par l’IA
  9. Modélisation 3D générée par l’IA

 

1. Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’Intelligence Artificielle Générative (IA générative) est un domaine de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la création de nouveau contenu à partir de modèles algorithmiques. Elle utilise des techniques de deep learning et de génération de données pour produire des images, du texte, du son, de la vidéo, des modèles en 3D et d’autres types de contenu qui ont une ressemblance élevée avec le monde réel.

Ces dernières années, l’IA générative a connu un développement rapide en raison de l’utilisation de modèles de langage de grande envergure et de générateurs adverses (GANs). Ces outils permettent d’entraîner les algorithmes pour produire du contenu de qualité supérieure.

L’IA générative offre de nombreux avantages pour les entreprises et les individus, notamment la création de contenu de qualité, la protection de la vie privée, l’augmentation de la productivité et l’amélioration de la gestion des risques. Cependant, il y a également des inconvénients tels que le coût élevé d’installation, le manque de créativité et d’originalité, ainsi que les considérations éthiques et morales.

L’IA générative est en train de changer significativement le monde du travail créatif en permettant la production de contenu de qualité à un rythme plus rapide et moins coûteux. Elle peut également aider à la création de nouvelles inventions et améliorer la santé.

L’avenir de l’IA générative semble prometteur et elle jouera probablement un rôle de plus en plus important dans notre monde. En 2022, L’IA générative, a dépassé son stade de science-fiction, et est en train de changer notre monde à un rythme effréné. Les nouvelles technologies de modèles de textes à images, telles que Dall-E 2, Stable Diffusion, Midjourney et des applications basées sur GPT-3, ont stupéfait les experts avec leur développement rapide, mais cela pourrait être surpassé par les grands modèles de langue comme GPT-3 ou le futur GPT-4, qui pourraient causer un bouleversement encore plus grand en matière de communication et de langage.

 

 

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2. Le développement de l’IA générative

L’histoire des modèles de langue en IA remonte aux années 1950, lorsque les scientifiques ont commencé à explorer les moyens d’enseigner aux ordinateurs comment générer du contenu et du langage naturel.

L’un des premiers exemples d’IA générative a été le modèle ELIZA, créé en 1966, qui était capable de générer des réponses simples à des questions en utilisant un modèle de langage basique. Cependant, c’était encore loin d’être la puissance de traitement nécessaire pour produire des résultats plus avancés.

Ce n’est qu’au cours des dernières années que les algorithmes d’IA générative ont connu une explosion en termes de puissance et de capacité, grâce aux avancées en matière de traitement du langage naturel et de l’apprentissage profond

L’un des des modèles les plus récents et les plus importants est GPT-3, qui a été présenté en 2020 et qui est considéré comme un pas important vers le futur de l’IA générative. Ce modèle peut produire des résultats incroyables, allant des articles de presse à des poèmes, en passant par des réponses à des questions complexes.

OpenAI, une organisation de recherche en intelligence artificielle fondée en 2015, est devenue l’un des leaders du domaine des modèles de langue en IA. Leur modèle GPT-3, lancé en 2020, a étonné le monde en montrant des capacités de compréhension et de génération de langage naturel presque humaines. GPT-3 est considéré comme l’un des plus grands modèles de langue jamais construits, avec plus de 175 milliards de paramètres.

Google a également fait des contributions importantes au domaine des modèles de langue en IA avec leur modèle BERT, qui a été lancé en 2018. BERT a montré des améliorations significatives en matière de compréhension de la langue naturelle et a été adopté par de nombreuses entreprises pour une variété d’applications, notamment la recherche sur le Web.

Aujourd’hui, l’IA générative est en train de bouleverser notre monde à un rythme effréné, avec de nouvelles technologies telles que Dall-E 2 et Stable Diffusion qui ont stupéfait les experts par leur développement rapide. Il est clair que la technologie de l’IA générative a encore beaucoup de potentiel à explorer, et que nous sommes en train de vivre un moment important dans son développement.

 

 

3. L’histoire des GANs

Les GANs (réseaux adverses génératifs) sont un type d’algorithme d’intelligence artificielle qui a été introduit pour la première fois en 2014 par Ian Goodfellow et ses collègues. Les GANs sont conçus pour générer de nouvelles images, vidéos, audio ou autres types de données en utilisant des techniques d’apprentissage par renforcement.

Le fonctionnement des GANs repose sur l’utilisation de deux réseaux de neurones, un générateur et un discriminant. Le générateur a pour objectif de produire des données qui semblent réelles tandis que le discriminant a pour objectif de distinguer les données réelles des données produites par le générateur. Les deux réseaux travaillent en opposition l’un avec l’autre pour produire des résultats toujours plus réalistes.

Depuis leur introduction, les GANs ont connu une croissance exponentielle en termes de leur capacité à générer des données de qualité. Des entreprises telles qu’OpenAI et Google ont investi dans le développement de GANs plus performants, ce qui a abouti à la création de modèles tels que DALL-E et BERT.

Les GANs sont un élément clé de l’évolution de l’IA et ont déjà produit des résultats étonnants en termes de qualité de la génération de données. On peut s’attendre à voir de plus en plus de développements dans ce domaine dans les années à venir.

 

 

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4. L’IA générative dans les jeux vidéo

Le futur du jeu vidéo est sur le point de changer grâce à l’IA générative. Avec cette nouvelle technologie, de petits équipes voire même des individus pourront créer des jeux qui rivaliseront avec les titres AAA d’aujourd’hui.

L’IA générative permettra aux développeurs de jeux de créer des expériences personnalisées pour chaque joueur, plutôt que la même expérience pour tout le monde. Cela pourrait signifier que le joueur peut façonner le jeu et l’histoire, y compris la façon dont les personnages du jeu apparaissent, se comportent et même comment le monde évolue.

L’IA générative abaissera également les barrières à l’entrée pour les nouveaux développeurs de jeux en leur permettant de créer plus facilement du contenu unique et intéressant pour leurs jeux. Cette technologie ouvrira un tout nouveau monde de possibilités pour les développeurs de jeux indépendants et nous ne faisons que gratter la surface.

L’IA générative a de nombreuses applications, notamment la génération de vidéos, la modélisation 3D et la synthèse vocale. C’est un domaine en constante évolution avec de nouveaux cas d’utilisation et des applications en développement en permanence. Les jeux génératifs sont un exemple de cas d’utilisation intéressant qui ont le potentiel d’être vraiment uniques et infiniment rejouables.

 

 

5. Texte généré par l’IA

Les algorithmes de génération de textes basés sur l’IA sont de plus en plus populaires et avancés. Il existe plusieurs technologies différentes qui permettent de générer du texte de manière automatique, chacune avec ses propres avantages et inconvénients.

Modèles Markoviens

Les modèles Markoviens sont les plus anciens et les plus simples des algorithmes de génération de textes basés sur l’IA. Ils utilisent une chaîne de Markov, qui est un modèle probabiliste, pour déterminer la prochaine suite de mots en fonction des mots précédents. Les modèles Markoviens sont souvent utilisés pour générer du texte léger, comme les titres de journaux ou les tweets.

Réseaux de Neurones GPT-3

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) est l’un des modèles de génération de textes les plus avancés sur le marché. Il est formé à partir de vastes quantités de données en utilisant une architecture de réseau de neurones appelée Transformer. GPT-3 est capable de générer du texte de qualité supérieure dans de nombreux domaines, allant des articles de presse aux dialogues de chat.

Réseaux de Neurones GPT-4

Le modèle GPT-4 est le successeur du modèle GPT-3 et devrait offrir des améliorations considérables en termes de qualité de génération de textes. Bien qu’il ne soit pas encore sorti, il suscite beaucoup d’intérêt dans la communauté de l’IA en raison de ses promesses en matière de génération de textes.

The BLOOM model

The BLOOM model est un modèle de génération de textes basé sur l’IA qui se concentre sur la qualité de la génération de textes plutôt que sur la quantité de données utilisées pour le former. Il utilise une architecture de réseau de neurones innovante pour générer du texte de qualité supérieure dans un certain nombre de domaines, notamment les récits de fiction et les scénarios de jeux vidéo.

DeepMind

DeepMind est une entreprise de recherche en IA fondée en 2010 et maintenant propriété d’Alphabet (Google). Ils sont surtout connus pour leurs travaux sur les réseaux de neurones et les algorithmes de reinforcement learning. DeepMind a également fait des recherches sur la génération de textes, mais leur modèle n’est pas encore disponible au grand public.

Langage Transfert de Connaissances

Le Langage Transfert de Connaissances (KLT en anglais) est une nouvelle génération de texte AI. Cette technique consiste à entraîner un modèle sur un grand corpus de données linguistiques afin de comprendre la structure du langage. Une fois formé, le modèle peut être utilisé pour générer du texte en imitant le style et la grammaire d’un auteur ou d’un genre particulier. Le transfert de connaissances en langage est souvent utilisé pour la génération de fiction, la production de scripts pour les films et les jeux vidéo, ainsi que pour la création de contenu marketing.

 

 

6. Codage généré par l’IA

OpenAI Codex

OpenAI Codex est une version améliorée de son système d’IA qui traduit le langage naturel en code. La nouvelle version de Codex est maintenant disponible en beta privée à travers une API. Les entreprises et les développeurs peuvent construire sur la technologie d’OpenAI pour créer des interfaces de langage naturel pour les applications existantes.

GitHub Copilot

GitHub Copilot est un nouveau système IA qui offre des suggestions de style autocomplete pendant la programmation. Il est alimenté par OpenAI Codex et est entraîné sur toutes les langues qui apparaissent dans les répertoires publics. Les développeurs peuvent obtenir des suggestions de codage basées sur l’IA qui correspondent au contexte et aux conventions de style d’un projet.

 

 

7. Voix générée par l’IA

Azure Neural Voice

Azure Neural Voice, il s’agit d’un outil de pointe pour la synthèse vocale. Les développeurs peuvent à présent transcrire du texte en parole crédible et convaincante grâce à l’IA. L’équipe de développement de Azure Neural TTS travaille sans relâche pour apporter toujours plus de styles de voix et d’émotions sur le marché, ce qui en fait un choix idéal pour les jeux vidéo, les chatbots, les lecteurs de contenu et bien plus encore.

Sonantic

Sonantic est une plateforme vocale qui transforme la manière dont les professionnels créent des performances vocales. Grâce à l’intelligence artificielle, les artistes peuvent maintenant donner vie à leurs personnages de manière plus rapide et efficace. Les fondateurs de Sonantic ont pour objectif de proposer les solutions les plus innovantes pour le divertissement. Désormais, grâce à leur acquisition par Spotify en été 2022, ils ont les moyens de réaliser ce projet ambitieux.

 

 

8. Vidéo générée par l’IA

X-CLIP de Miscrosoft

Ce modèle est formé de manière contrastée sur des paires (vidéo, texte), ce qui lui permet d’être utilisé pour des tâches telles que la classification vidéo à zéro ou à peu de données ou entièrement supervisée et la récupération de vidéo-texte. Des expériences approfondies démontrent que X-CLIP est efficace et peut être généralisé à différents scénarios de reconnaissance vidéo.

Meta, Make-A-Video

Le nouveau générateur de vidéos alimenté par l’IA de Meta, Make-A-Video, peut créer du contenu vidéo original à partir de prompts de texte ou d’images, similaires aux outils de synthèse d’images existants. Il peut également faire des variations de vidéos existantes. Le système apprend à quoi ressemble le monde à partir de données de texte-image appariées et comment le monde bouge à partir de séquences vidéo sans texte associé. Avec seulement quelques mots ou lignes de texte, Make-A-Video peut donner vie à l’imagination et créer des vidéos uniques.

 

 

9. Modélisation 3D générée par l’IA

NVIDIA GET3D

Ce projet utilise l’IA pour peupler les mondes virtuels. GET3D peut générer des modèles 3D avec des détails fins, tels que de petites roues sur des chaises de bureau ou une structure en fil sur les pneus de motos. L’avantage principal de GET3D est qu’il peut générer des modèles 3D avec des textures prêtes à l’emploi.

DreamFusion de Google

Ce projet peut générer des modèles 3D à partir d’entrées de texte sans aucune formation préalable. Le système utilise des images 2D d’un objet générées par le modèle de diffusion d’images Imagen pour comprendre les différentes perspectives du modèle qu’il essaie de générer.

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