Introduction

Depuis l’apparition de ChatGPT, l’IA générative est perçue comme une révolution dans nos sociétés. Ces outils intelligents suscitent de nombreuses réflexions sur leur fonctionnement, leurs applications et les implications éthiques qu’ils soulèvent.

ia génératives fonctionnement

L’IA générative a la capacité de produire du contenu écrit, visuel ou audible en utilisant des instructions données par les utilisateurs. Comprenons ensemble comment ces technologies fonctionnent, comment elles peuvent être utilisées en entreprise et s’il faut en avoir peur.

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Qu’est-ce que l’IA générative ?

Fonctionnement de l’IA générative

Une IA générative peut créer du contenu original basé sur des exemples observés durant sa phase d’apprentissage.

Il existe principalement deux types de modèles d’IA générative : les GPT (Generative Pretrained Transformer) sur lesquels nous nous concentrons dans cet article et les modèles de diffusion.

GPT (Generative Pretrained Transformer)

Le modèle GPT utilise un mécanisme d’attention pour comprendre le contexte dans lequel les mots sont utilisés. Il génère des listes de mots probables en fonction de son apprentissage précédent. Les modèles GPT peuvent être programmés pour diverses fonctions selon la base de données utilisée.

Par exemple, le modèle Bloom est un modèle GPT entraîné à prédire le prochain mot d’un texte donné, et il est utilisé notamment pour l’apprentissage des langues.

GPT-3, développé par OpenAI, est un modèle de langage de la famille des GPT. Il est capable de générer du texte de manière cohérente et contextuelle, de traduire des langues, de répondre à des questions, et bien plus encore, en se basant sur de vastes ensembles de données textuelles.

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Quelles sont les IA les plus connues ?

Quand on parle d’IA générative, l’IA la plus connue du grand public est généralement ChatGPT, développé par OpenAI, pourtant il en existe d’autres, développées par d’autres entreprises.

  • Dall-E : créée par Open AI également. Cette IA permet de générer des images à partir de requêtes textes. Il est également possible de faire des retouches sur des images ou de créer des variations sur des images existantes.
  • Bard : cette IA est développée par Google, c’est également une IA générative avec laquelle il est possible d’engager des conversations et de générer différents types de textes.
  • Stable diffusion est développé par Stability AI.

La jeunesse de ce type de technologie

Les premiers modèles d’IA générative ont moins de 10 ans. Les transformers sont apparus en 2017, suivis rapidement par des produits commerciaux. Cette technologie est encore immature et nécessite de nombreuses améliorations pour atteindre sa pleine capacité.

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Comment utiliser l’IA générative en entreprise ?

Quelles sont les applications pour l’IA en entreprise ?

Les IA génératives peuvent être utilisées pour une multitude de tâches en entreprise.

Par exemple, elles peuvent générer du contenu marketing, créer des illustrations pour des campagnes publicitaires, rédiger des articles de blog ou encore concevoir des prototypes de produits.

Avec les IA permettant de créer des images, les entreprises peuvent également créer des logos, des designs et des images pour leurs besoins de communication visuelle.

L’IA permet également la mise en place de chatbot pour les utilisateurs, en automatisant les réponses aux requêtes des clients.

L’IA permet l’analyse de grandes masses de données, et de détecter des anomalies dans des bases de données.

Intégration de l’IA dans des outils populaires

Les entreprises commencent à intégrer des modèles d’IA générative dans des outils couramment utilisés.

Par exemple, Microsoft a intégré ChatGPT dans son moteur de recherche Bing, et Adobe utilise des modèles d’IA générative dans ses logiciels comme Photoshop et Illustrator.

Ces intégrations permettent une utilisation grand public et favorisent l’adoption de ces technologies par les entreprises.

Quelles sont les perspectives d’avenir ?

L’IA générative a un potentiel énorme malgré les limites actuelles. Les progrès rapides dans ce domaine et la compétition intense stimulent les innovations. Des modèles comme Bloom pourraient, par exemple, permettre la sauvegarde de langues mortes et la traduction de textes scientifiques complexes.

Faut-il avoir peur de l’IA générative ?

Problèmes de fiabilité

L’un des principaux problèmes de l’IA générative est sa fiabilité. ChatGPT, par exemple, ne peut pas évaluer la véracité de ses réponses, ce qui peut conduire à des « hallucinations », où l’IA génère des contenus qui semblent plausibles mais qui sont faux. Cette limitation est due à son raisonnement probabiliste basé sur le contexte, et non sur la véritable compréhension des échanges.

Il est donc essentiel dans l’utilisation de ces nouvelles technologies de bien vérifier les informations données. En effet, les IA génératives se fient à ce qu’elles ont appris, et ce qu’elles ont observé dans la base de données qui leur est fournie, à savoir internet pour la plupart.

Il faut ainsi bien comprendre que si 90% des contenus à propos d’un sujet est inexact sur internet, l’IA considérera le contenu comme plausible du fait de la récurrence de l’information trouvée. Elle indiquera donc une réponse fausse, comme étant la réponse correcte.

Il existe plusieurs moyens de limiter la probabilité de réponses fausses ou inexactes données par l’IA :

  • Il est possible de limiter les endroits où l’information est recherchée : en fournissant les URL dans lesquelles vous souhaitez que les informations soient puisées, vous pouvez contrôler la véracité des réponses données par l’IA.
  • il est possible de venir vérifier à postériori les sources de l’IA : lors de vos échanges avec les IA génératives, il est possible de lui demander de citer les sources dans lesquelles les informations restituées ont été trouvée. Cela permet de vérifier la fiabilité des sites contenant les informations de départ.

Les biais de l’IA

Les modèles d’IA générative ingèrent des textes existants, ce qui peut incorporer des biais présents dans les données d’apprentissage. Par exemple, les réponses de l’IA peuvent refléter des biais géopolitiques ou culturels présents dans les textes qu’elle a analysé.

Si les concepteurs des IA génératives entrainent inlassablement les IA pour éviter que ces dernières ne retransmettent ces biais, il est en réalité quasiment impossible de les éviter dans la mesure, où ils sont présents dans l’intégralité des contenus qui servent de base aux IA génératives.

Une menace pour les emplois ?

L’IA générative est souvent vue comme une menace pour les emplois, notamment ceux qui impliquent des tâches répétitives ou administratives.

Si il est indéniable que certaines tâches vont désormais pouvoir être effectuée avec l’aide de l’IA générative, plutôt que de détruire des emplois, l’IA est plus susceptible de transformer le travail en augmentant la productivité des employés et en automatisant certaines tâches.

Une étude de l’OIT a montré que si 75 millions d’emplois pourraient être automatisés, 10 à 13 % des emplois mondiaux pourraient être transformés par l’IA.

De plus, comme évoqué précédemment, les IA ne disposent pas d’une réelle capacité de compréhension du contenu généré. Une intervention humaine est donc toujours nécessaire pour la vérification du contenu, mais également une certaine subjectivisation et personnalisation du contenu, ce qui est à l’heure actuelle, compliqué à faire par le biais des IA.

De plus, de la même manière que la numérisation de notre société a provoqué la disparition d’un certain nombres d’emplois, mais en a également crée un certain nombre, il a fort à parier que le même phénomène se produira avec l’IA. Il est donc intéressant, voire recommandé de se former et de rester informé aux évolutions et applications concrètes de l’IA.

Un impact de l’IA différencié selon les genres et les régions

L’impact de l’IA sur les emplois n’est pas uniforme. Les femmes sont 2,5 fois plus touchées par l’automatisation que les hommes, surtout dans les emplois administratifs.

Les pays riches sont plus susceptibles de déployer l’IA en raison de leurs ressources, ce qui peut créer une fracture de productivité avec les pays pauvres.

Quels sont les enjeux environnementaux de l’IA ?

La consommation énergétique des modèles d’IA est considérable, ce qui pose des défis environnementaux, qui viennent s’ajouter à tous les défis auxquels nous faisons déjà face.

L’impact carbone des modèles d’IA générative peut être important, comparable à la consommation énergétique d’un pays comme la Belgique. Réduire cet impact sera un défi majeur pour le futur.

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Sommaire
  • Qu'est-ce que l'IA générative ?
  • Quelles sont les IA les plus connues ?
  • Comment utiliser l'IA générative en entreprise ?
  • Faut-il avoir peur de l'IA générative ?
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