La notion d’intelligence artificielle est née au milieu des années 1950. Elle trouve son origine dans les réflexions du mathématicien Alan Turing. Il se demandait si un ordinateur serait un jour capable de « penser » ou s’il se limiterait à un simple « jeu d’imitation » (source).
Depuis, l’IA n’a cessé de se développer. Son champ d’action, comme celui de l’IA générative, est aujourd’hui très vaste. Pour saisir au mieux les enjeux gravitant autour de ces deux notions, il est important de savoir les distinguer.
Comment définir l’intelligence artificielle (IA) ?
La définition de l’IA diffère selon les institutions. Pour le Parlement européen, il s’agit de « la possibilité pour une machine de reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité. »
Le Ministère de l'Économie et des Finances considère l’IA comme « un domaine scientifique regroupant un ensemble de techniques et technologies. »
Le service France Stratégie assimile l’intelligence artificielle à « des technologies visant à réaliser par l’informatique des tâches cognitives traditionnellement effectuées par l’humain. »
L’intelligence artificielle est un enjeu fort dans de multiples domaines, comme :
- La santé, avec le développement des objets connectés : tensiomètre, électrocardiogramme, glucomètre, etc. En collectant des données de santé, ils améliorent considérablement les diagnostics de diverses maladies chroniques.
- Les transports, avec l’essor des voitures autonomes (conduites par l'IA). L’objectif est d’éliminer l’erreur humaine, responsable de la majorité des accidents de la route.
- La ville intelligente ou smart city. Les algorithmes d’intelligence artificielle simplifient le tri des déchets, optimisent la consommation d’eau, anticipent les anomalies sur les infrastructures, etc.
- L’environnement : le service data Prioréno permet, par exemple, de prioriser la rénovation énergétique des bâtiments publics. Il est destiné aux collectivités.
- L’histoire : l’intelligence artificielle est notamment utilisée pour explorer les archives de Notre-Dame de Paris .
- Le data marketing : en conjuguant Data & IA, les entreprises augmentent leur connaissance client. Le Data Storytelling les aide à simplifier la compréhension des données, en maîtrisant les techniques de Datavisualisation et de Datamining.
Qu'est-ce que l'IA générative ?
Bpifrance donne la définition de l’IA générative suivante : « une intelligence artificielle capable de générer des images, des vidéos, voire de la musique ». Comment ? En reproduisant les fonctions cognitives des humains, de façon globale et polyvalente.
Comment fonctionne l’intelligence artificielle générative ?
Le fonctionnement de cette catégorie d’IA repose sur l’utilisation de modèles d’apprentissage automatiques (machine learning). Des réseaux de neurones artificiels créent du contenu en toute autonomie. Il en existe deux types :
- Les Réseaux antagonistes génératifs (GAN). Leur architecture se compose de deux réseaux de neurones concurrents. Un générateur crée une image, puis la transmet à un discriminateur, chargé de déterminer si l’image est réelle ou synthétique.
- Les réseaux de neurones récurrents (RNN). Ils sont majoritairement utilisés pour générer des contenus textuels ou musicaux.
Quels sont les 10 outils d’IA générative les plus utilisés en 2023 ?
Une étude menée par le fonds d’investissement spécialisé dans les nouvelles technologies Andreessen Horowitz dévoile les 10 intelligences artificielles génératives les plus populaires (source : BDM) :
1. ChatGPT : il capte 60 % du trafic mensuel. Cette IA conversationnelle gratuite génère du texte, en réponse à une requête de l’utilisateur.
2. character.ai : grâce à cette intelligence artificielle, il est possible de discuter avec des personnages célèbres, réels ou fictifs.
3. Google Bard : ce chatbot a été développé par Google en réponse à ChatGPT. Leurs fonctionnalités sont similaires.
4. Poe : cette application permet de poser des questions simultanées à différentes IA, comme ChatGPT, Bard ou Bing Chat.
5. QuillBot : il s’agit d’un outil de paraphrase et de reformulation.
6. PhotoRoom : grâce à cet outil, il est possible de transformer en quelques secondes des photos en images de qualité professionnelle.
7. CivitAI : l’ambition de cette plateforme est de créer des œuvres d’art uniques avec l’IA.
8. Midjourney : cette intelligence artificielle est capable de générer des œuvres d’art ou des images photoréalistes.
9. Hugging Face : il s’agit d’un espace de partage spécialisé dans l’IA. Les développeurs y déposent leurs modèles de codes ou jeux de données. Ils peuvent ensuite être réutilisés par d’autres codeurs.
10. Perplexity AI : cet agent conversationnel répond avec précision aux questions formulées en langage naturel, en confrontant plusieurs sources d’informations.
Comment différencier IA et IA générative ?
L'intelligence artificielle générative est un type d'IA focalisé sur la création de nouveaux jeux de données. Elle diffère de l'IA traditionnelle, focalisée sur des tâches bien précises. Cette dernière analyse des données existantes en vue de les classer ou d’effectuer des prédictions. Elle est moins créative par rapport à l’IA générative, en capacité de créer toutes les formes d’art : textes, musiques, vidéos, images, etc.
L’IA classique et l’IA générative n’ont pas le même champ d’application. La première vise à automatiser des tâches, mais aussi générer des données pour prendre des décisions plus éclairées. La deuxième crée des contenus totalement nouveaux, imitant ce qu’elle a observé dans les données lui ayant été injectées.
Pour résumer, l’IA traditionnelle permet de faire des calculs complexes, difficilement réalisables par l’intelligence humaine. L’IA générative génère des contenus que les humains savent déjà produire.
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