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La technologie de l'intelligence artificielle (IA) 茅volue rapidement. Depuis 2018, le march茅 mondial a augment茅 de plus de 60 milliards de dollars [], et des experts comme les analystes de la banque d'investissement Goldman Sachs pr茅voient qu'il atteindra 200 milliards de dollars d'ici 2025 [].

Le monde a d茅j脿 fait l'exp茅rience de l'IA 脿 l'艙uvre, avec des programmes comme ChatGPT et des g茅n茅rateurs d'images qui ont laiss茅 une impression durable sur les capacit茅s de l'IA. En 2024 et au-del脿, l'IA g茅n茅rative se d茅veloppera probablement avec de nouvelles utilisations et applications qui ont le pouvoir de remodeler divers secteurs, y compris le divertissement et le design. Bien que l'IA traditionnelle et l'IA g茅n茅rative ne s'excluent pas mutuellement, il est essentiel de comprendre en quoi elles diff猫rent pour s'assurer d'appliquer la bonne technologie aux diff茅rents usages.听

L'intelligence artificielle

L'IA a une histoire plus longue que vous ne le pensez peut-锚tre. Ses racines remontent aux ann茅es 1950, lorsqu'Alan Turing publia pour la premi猫re fois l鈥檃rticle聽 芦 Computer Machinery and Intelligence 禄, qui devint par la suite un outil permettant de mesurer l'intelligence des ordinateurs. En 1952, le scientifique Arthur Samuel a cr茅茅 le premier programme informatique capable d'apprendre 脿 jouer aux dames, et l'IA s'est lentement d茅velopp茅e depuis lors.听

脌 l'茅poque, les ordinateurs ne pouvaient qu'ex茅cuter des commandes. Ils ne pouvaient pas stocker d鈥檌nformations. En outre, les co没ts de la technologie 茅taient astronomiques, la location d'un seul ordinateur co没tant environ 200 000 dollars par mois [].

La technologie moderne a fait d'incroyables progr猫s, la m茅moire et la vitesse des ordinateurs facilitant cette progression. L'IA a suscit茅 beaucoup d'int茅r锚t et a fait de grands progr猫s au cours de la derni猫re d茅cennie et continue d'茅voluer 脿 un rythme rapide.听

En 2016, le programme d'intelligence artificielle AlphaGo de Google a battu Lee Se-dol au jeu de Go, un jeu de soci茅t茅 chinois avec lequel Se-dol s鈥檈st fait un nom par ses victoires. Aujourd'hui, l'IA a d茅pass茅 les capacit茅s humaines dans des t芒ches telles que la reconnaissance de la parole et de l'image, la compr茅hension de la lecture et la compr茅hension du langage.

Qu'est-ce que l'IA ?

La d茅finition la plus simple de l'IA est la capacit茅 d'un ordinateur 脿 apprendre et 脿 prendre des d茅cisions de mani猫re autonome, en utilisant des capacit茅s cognitives g茅n茅ralement associ茅es aux humains. Pour que cela soit possible, de multiples disciplines doivent 锚tre r茅unies, notamment l'informatique, la biologie, les math茅matiques et les statistiques, les neurosciences et la philosophie, entre autres.

Elle va au-del脿 de l'imitation de l'intelligence humaine, une grande partie de la recherche en IA 茅tant appliqu茅e 脿 l'茅tude et 脿 la r茅solution de probl猫mes du monde r茅el 脿 l'aide de m茅thodes dans lesquelles les ordinateurs excellent, mais qui peuvent 锚tre totalement distinctes de la mani猫re dont l'intelligence humaine fonctionne. Le mode de fonctionnement des processus intellectuels de l'IA diff猫re souvent de celui des humains, ce qui pr茅sente des avantages uniques.

Comment fonctionne l'IA

L'IA fonctionne gr芒ce 脿 diff茅rents processus, tels que l'apprentissage automatique (AA), qui utilise des algorithmes pour aider l'ordinateur 脿 comprendre les informations et 脿 les 芦 apprendre聽禄. Par exemple, si l'objectif est d'apprendre 脿 un ordinateur 脿 reconna卯tre la diff茅rence entre la photo d'un cheval et celle d'une vache, les humains devront d'abord aider la machine 脿 identifier les diff茅rences. L鈥橝A lui permettra d'apprendre les caract茅ristiques inh茅rentes 脿 chaque ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 et de les appliquer 脿 l'avenir.

L鈥橝A n'est qu'un des sous-domaines de l'IA. Les r茅seaux neuronaux simulent le syst猫me nerveux humain pour aider les machines 脿 apprendre en utilisant des neurones artificiels interconnect茅s, qui peuvent aider 脿 pr茅dire des mod猫les. L'apprentissage profond utilise plusieurs couches de neurones artificiels qui permettent 脿 la machine de s'engager dans un apprentissage sophistiqu茅, comme celui qui est n茅cessaire 脿 des applications telles que les v茅hicules 脿 conduite autonome, qui doivent analyser des facteurs tels que la distance et la profondeur pour que la machine soit efficace.

Avantages de l'IA

L'une des principales raisons pour lesquelles l'IA a connu un tel engouement ces derni猫res ann茅es est sa capacit茅 脿 am茅liorer nos vies de diverses mani猫res. Bien que de nombreuses personnes craignent que l'IA ne remplace les humains dans diverses professions, la technologie ne peut pas remplacer l'empathie et l'esprit critique dont les gens sont capables. Au contraire, elle offre des atouts uniques que les gens peuvent utiliser en collaboration avec les leurs pour obtenir de meilleurs r茅sultats dans divers domaines.听

Les cinq avantages essentiels sont les suivants :

• Augmentation de la productivit茅 et de l'efficacit茅 : L'utilisation de l'IA pour effectuer des t芒ches r茅p茅titives de bas niveau permet aux personnes de se concentrer sur des t芒ches plus complexes.

• Moins d'erreurs : L'IA peut traiter de nombreuses t芒ches avec une pr茅cision et une exactitude sans faille en 茅liminant de l'茅quation l'erreur humaine. Par exemple, un ordinateur peut analyser rapidement un grand volume de 诲辞苍苍茅别蝉 pour en tirer les informations n茅cessaires ou rep茅rer les erreurs. Un humain effectuant la m锚me t芒che prendrait plus de temps et pourrait, par inadvertance, manquer des d茅tails et des 诲辞苍苍茅别蝉 critiques.听

• Am茅lioration des capacit茅s de prise de d茅cision : Ce sont les humains qui prennent les d茅cisions, en mettant en contexte les informations fournies par l'IA. Toutefois, l'IA fournit efficacement des informations fond茅es sur des 诲辞苍苍茅别蝉 qui permettent de prendre de meilleures d茅cisions. En outre, l'IA 茅limine les pr茅jug茅s humains, ce qui peut conduire 脿 de meilleures d茅cisions, en particulier dans des situations telles que l'approbation de pr锚ts ou l'examen de demandes d'emploi.听

• Automatisation et disponibilit茅 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 : Il est plus facile de rester connect茅 gr芒ce 脿 la capacit茅 de l'IA 脿 envoyer des rappels et 脿 r茅pondre automatiquement aux textos et aux courriels. Elle peut 茅galement prendre en charge des t芒ches autrement monotones comme la saisie et la collecte de 诲辞苍苍茅别蝉 et fournir un service de jour comme de nuit pour une meilleure exp茅rience client.听

• Am茅lioration des soins de sant茅 : Tout comme l'IA peut r茅duire les erreurs humaines dans d'autres domaines, elle peut 茅galement am茅liorer les r茅sultats des tests m茅dicaux en d茅tectant m锚me les plus petites irr茅gularit茅s que les humains pourraient facilement manquer. Par exemple, l'IA peut d茅celer une anomalie dans une radiographie ou un examen d'imagerie, ce qui permet de poser un diagnostic plus pr茅coce ou d'am茅liorer les soins. En outre, la technologie portable permet une surveillance continue, et l'IA peut contribuer 脿 l'am茅lioration des soins cliniques tout en aidant 脿 prendre des d茅cisions judicieuses concernant les traitements et 脿 pr茅voir les risques pour la sant茅.

Inconv茅nients de l'IA

Malgr茅 ses nombreux avantages, l'IA pr茅sente 茅galement des inconv茅nients potentiels. Il est essentiel de prendre en compte les inconv茅nients avant d'investir dans cette technologie.听

Voici cinq inconv茅nients potentiels :聽

• Co没ts de mise en 艙uvre 茅lev茅s : Pour tirer parti des avantages de l'IA, de nombreuses entreprises devront investir dans du mat茅riel et d'autres technologies co没teuses. Les d茅penses n茅cessaires 脿 la mise en 艙uvre de l'IA peuvent ne pas 锚tre supportables pour les petites entreprises, et il se peut que le retour sur investissement ne soit pas suffisant avant un certain temps.

• Usure et d茅gradation : L'usure de la machine elle-m锚me est un aspect qui n'est pas souvent pris en compte. Les machines se d茅gradent avec le temps et l'usage. Ainsi, par exemple, si vous utilisez une machine dot茅e d'une IA dans un environnement de fabrication, les pi猫ces finiront par devoir 锚tre remplac茅es et entretenues et tomberont en panne avec le temps. En outre, l'apprentissage continu ou r茅gulier est essentiel pour 茅viter de se retrouver avec une IA obsol猫te.

• Absence de pens茅e originale : L'IA ne peut pas reproduire la cr茅ativit茅 humaine. Bien que les gens puissent d茅j脿 l'utiliser dans l'art, par exemple, elle ne peut pas 芦 penser聽禄 en dehors du fonds de 诲辞苍苍茅别蝉 existant sur lequel elle doit s'appuyer. Elle manque de la capacit茅 脿 innover et de la cr茅ativit茅 n茅cessaire 脿 la production d鈥檌d茅es originales.听

• Elle ne peut pas prendre en compte les aspects 茅motionnels : Les humains ont de l'empathie et de l'intelligence 茅motionnelle, deux qualit茅s n茅cessaires pour prendre des d茅cisions en tenant compte des composantes 茅motionnelles. Les machines travaillent uniquement avec les param猫tres que vous leur donnez. Les humains peuvent faire preuve de gentillesse et de compassion pour prendre des d茅cisions plus judicieuses sur des questions sensibles ou dans des domaines comme le marketing, o霉 il faut tenir compte des 茅motions des acheteurs tout au long du processus de vente.

• Consid茅rations 茅thiques : Tout comme l'IA ne peut pas prendre en compte les 茅motions dans les d茅cisions et les informations, elle ne peut pas non plus int茅grer la morale ou l'茅thique. La pr茅occupation majeure concerne la confidentialit茅 des 诲辞苍苍茅别蝉 et le consentement 茅clair茅 lors de l'utilisation de 诲辞苍苍茅别蝉 humaines. Parmi les principales pr茅occupations, citons l'utilisation 茅quitable et impartiale des r茅sultats, la transparence des entreprises utilisant l'IA quant aux principes qu'elles appliquent et la volont茅 de collaborer avec d'autres 脿 la cr茅ation de r茅glementations 茅thiques en mati猫re d'IA.

Intelligence artificielle g茅n茅rative聽

Alors que l'IA traditionnelle est excellente pour l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉, la reconnaissance des sch茅mas et les pr茅dictions, l'IA g茅n茅rative peut en fait cr茅er de nouvelles 诲辞苍苍茅别蝉 en utilisant ses 诲辞苍苍茅别蝉 d'apprentissage non seulement pour reconna卯tre des mod猫les mais aussi pour en cr茅er de nouveaux.听

Comme l'IA traditionnelle, l'IA g茅n茅rative existe depuis des d茅cennies, m锚me si elle n'a gagn茅 en sophistication et n'est devenue plus r茅pandue que depuis quelques ann茅es. Les premiers chatbots sont apparus dans les ann茅es 1960. Avec les progr猫s de l'apprentissage automatique et des r茅seaux antagonistes g茅n茅ratifs (GAN), l'IA g茅n茅rative est entr茅e dans une nouvelle 猫re. Aujourd'hui, l'IA g茅n茅rative peut cr茅er des images r茅alistes, cr茅er du contenu tel que des graphiques et du texte, r茅pondre 脿 des questions, expliquer des concepts complexes et convertir le langage en code.听

La sortie de ChatGPT en 2022 a permis 脿 l'IA g茅n茅rative de faire parler d'elle. 脌 l'horizon 2024, de nombreux experts pr茅voient que l'IA g茅n茅rative deviendra encore plus puissante, apportant une transformation induite par l'IA dans divers espaces. Par exemple, nous verrons probablement des capacit茅s accrues, une utilisation plus habile de l'IA g茅n茅rative dans la conception de produits et une plus grande int茅gration dans des domaines tels que la vid茅o et l'audio.听

Qu'est-ce que l'IA g茅n茅rative ?

Ce sous-ensemble de l'intelligence artificielle utilise des mod猫les d鈥橝A pour apprendre 脿 partir de 诲辞苍苍茅别蝉 et cr茅er de nouveaux contenus. Certains la consid猫rent comme la prochaine g茅n茅ration d'IA car, au lieu de s'appuyer sur des sources existantes, elle peut pr茅dire la suite du mod猫le qu'elle identifie pour produire de nouvelles 诲辞苍苍茅别蝉, images et autres formes de contenu.听

Les d茅veloppeurs forment des syst猫mes et des applications tels que DALL-E, qui g茅n猫re des images 脿 partir de textes, et ChatGPT, qui utilise de vastes ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉, renfor莽ant ainsi la puissance de l'IA g茅n茅rative. Les ing茅nieurs d茅veloppent cette technologie en utilisant plusieurs approches, notamment les RAG (r茅seaux antagonistes g茅n茅ratifs), qui comprennent des modules pour la cr茅ation de contenu et un autre module qui 茅value l'authenticit茅 de ce contenu.听

Ce faisant, l鈥橧A g茅n茅rative fournit un retour d'information que le programme utilise pour am茅liorer le contenu, poursuivant le processus jusqu'脿 ce que les r茅sultats soient aussi r茅alistes que possible. Les autoencodeurs am茅liorent la fa莽on dont les programmes d'IA g茅n茅rative stockent et traitent les 诲辞苍苍茅别蝉 tout en r茅duisant le bruit. Les d茅veloppeurs int猫grent des variations dans l'茅tape d'encodage du processus afin d'aider les applications g茅n茅ratives 脿 cr茅er du contenu.听

Les mod猫les de diffusion, utilis茅s par DALL-E, s'entra卯nent sur des images et appliquent les lois de la diffusion pour d茅placer les pixels et rendre l'image statique. Cela permet au programme d'apprendre en retra莽ant les pixels jusqu'脿 l'image d'origine. Par exemple, si vous voulez que DALL-E g茅n猫re l'image d'un tigre, il prendra une image existante et utilisera ce processus pour en cr茅er une nouvelle. ChatGPT, quant 脿 lui, utilise un mod猫le bas茅 sur un transformateur qui se concentre sur le contexte et la s茅quence des 诲辞苍苍茅别蝉 pour les analyser et faire des pr茅dictions et des traductions ou cr茅er un nouveau texte.

Avantages de l'IA g茅n茅rative

L'IA g茅n茅rative offre un large 茅ventail de capacit茅s. Elle peut r茅pondre 脿 des questions, r茅viser des contenus, corriger des codes, cr茅er des chansons et d'autres contenus cr茅atifs. Les cas d'utilisation s'appliquent 脿 divers secteurs, et les d茅veloppeurs continuent d'explorer les avantages de l'IA g茅n茅rative pour les entreprises de tous types. Le cabinet mondial de recherche et de conseil Gartner pr茅voit que 30 % des entreprises int茅greront l'IA g茅n茅rative d'ici 2025 []. Le cabinet McKinsey, dans son 茅tude de 2023 芦 L鈥櫭﹖at de l鈥橧A en 2023 : l鈥檃nn茅e de rupture de l鈥橧A g茅n茅rative 禄, r茅v猫le qu鈥檈n Europe, l鈥橧A g茅n茅rative est devenue une priorit茅 pour les dirigeants d鈥檈ntreprises, qui l鈥檜tilisent d茅j脿 r茅guli猫rement pour un quart d鈥檈ntre eux dans leurs activit茅s professionnelles, plus 11 % en dehors, tandis que 44 pour cent suppl茅mentaires en ont d茅j脿 fait l鈥檈ssai [闭.听

Voici cinq avantages importants de l'IA g茅n茅rative :

• Am茅lioration de la cr茅ativit茅 et de la personnalisation : L'IA traditionnelle n'a pas la capacit茅 de l'IA g茅n茅rative 脿 cr茅er de nouveaux contenus. L鈥橧A g茅n茅rative peut aider les sp茅cialistes du marketing 脿 concevoir des campagnes personnalis茅es, 脿 cr茅er des contenus 茅crits, visuels et audio attrayants, et 脿 rendre les interactions avec les applications d'IA g茅n茅rative plus personnelles.

• Un meilleur service 脿 la client猫le : La personnalisation peut am茅liorer l'exp茅rience client, tout comme l'utilisation d'assistants virtuels pour fournir un service client 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. L'IA g茅n茅rative a 茅galement le pouvoir d'analyser les 诲辞苍苍茅别蝉 des clients pour identifier les sujets en tendance et le sentiment des clients, que les entreprises peuvent utiliser pour leur offrir une meilleure exp茅rience.

• Gain de temps : L'IA g茅n茅rative peut effectuer le traitement des 诲辞苍苍茅别蝉 en temps r茅el et automatiser les t芒ches, ce qui contribue 脿 cr茅er des 茅conomies significatives 脿 la fois en termes de temps et de co没ts op茅rationnels.

• Augmentation de la productivit茅 : L'IA g茅n茅rative peut apporter un soutien pr茅cieux aux employ茅s, notamment en r茅pondant aux questions, en trouvant des informations et en r茅sumant le contenu. En outre, parce qu'ils sont lib茅r茅s des t芒ches r茅p茅titives et chronophages que l'IA peut prendre en charge, les employ茅s peuvent se concentrer sur d'autres t芒ches. Elle peut g茅n茅rer des rapports automatiquement pour gagner du temps, minimiser les erreurs et m锚me aider 脿 acc茅l茅rer le calendrier de d茅veloppement d'une application en faisant des suggestions de codage.

• Am茅lioration de l'apprentissage : L'IA g茅n茅rative utilise de nouvelles 诲辞苍苍茅别蝉 et un retour d'information pour affiner ses performances. Cette capacit茅 d'apprentissage adaptatif peut 茅galement aider les utilisateurs 脿 apprendre plus efficacement. Les mod猫les peuvent s'adapter aux styles d'apprentissage et aux pr茅f茅rences de chaque apprenant, ce qui am茅liore l'茅ducation et la d茅couverte des connaissances, en plus de r茅sumer des informations complexes de mani猫re compr茅hensible.

Inconv茅nients de l'IA g茅n茅rative

Comme pour l'IA traditionnelle, la mise en 艙uvre et l'utilisation 茅thique de l'IA g茅n茅rative restent un sujet de pr茅occupation. Avec l'IA g茅n茅rative, le risque de diffusion de contenus nuisibles, intentionnellement ou non, les questions de droits d'auteur et les probl猫mes de confidentialit茅 des 诲辞苍苍茅别蝉 sont autant d'inconv茅nients potentiels qu'il convient de prendre en compte. Les autres inconv茅nients potentiels sont les suivants :聽

• Atteinte 脿 la r茅putation de la marque : La g茅n茅ration de sondages inappropri茅s, incorpor茅s dans des articles d'actualit茅, a d茅j脿 eu lieu. Cela montre que l'IA g茅n茅rative peut avoir un effet n茅faste, et nuire consid茅rablement 脿 la r茅putation d'une marque.

• Sources inad茅quates : L'IA g茅n茅rative a parfois la capacit茅 d'identifier les sources sur lesquelles elle fonde ses r茅sultats, mais pas toujours.听

• Utilisation inappropri茅e : L'IA g茅n茅rative peut 锚tre source de progr猫s lorsqu'elle est utilis茅e de mani猫re responsable, mais ce n'est pas le bon choix pour toutes les situations. Par exemple, tout sc茅nario n茅cessitant de l'empathie ou un point de vue moral, ou mettant en jeu聽 la sant茅 et la l茅galit茅, devraient 锚tre pris en charge par un humain, et non par l'IA.

• Possibilit茅 de parti pris : Les informations cr茅茅es semblent hyperr茅alistes, ce qui rend difficile l'茅valuation de la neutralit茅 de la source. Il est facile de supposer que l'IA est toujours exacte, mais ce n'est pas toujours le cas, ce qui n茅cessite une utilisation prudente et une sensibilit茅 au risque de partialit茅.听

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