Explorer les différents types d’intelligence artificielle générative

L’intelligence artificielle générative est une branche de l’IA qui se concentre sur la création automatique de contenu, de modèles ou de données. Cet article examine quelques-uns des principaux types d’IA génératives pour comprendre leurs utilisations et leur fonctionnement.

Le modèle Transformers

Les modèles basés sur « Transformer » sont comme des cerveaux artificiels très performants utilisés dans différentes tâches d’ordinateur intelligent. À l’origine, ils ont été inventés pour comprendre le langage humain, et des exemples bien connus incluent BERT et GPT. Ces modèles utilisent une technique appelée « attention multi-tête » et des mécanismes sophistiqués pour bien comprendre les relations entre les mots, même sur de longues distances. Cela les rend super précis pour traiter des informations qui arrivent dans un certain ordre, comme les phrases ou les paragraphes.

Applications des Transformers

1. Traitement du langage naturel (NLP) :
   • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Utilisé pour la compréhension du langage naturel, la recherche d’informations, et l’amélioration des performances des tâches liées au langage.
2. Génération de texte :
   • GPT (Generative Pre-trained Transformer): Employé pour la génération de texte créatif, la rédaction automatique, et l’achèvement de phrases.
3. Traduction automatique :
   • Transformer dans les modèles comme T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) : Employé pour la traduction automatique de langues, permettant des résultats précis et cohérents.
4. Vision par ordinateur :
   • ViT (Vision Transformer): Appliqué avec succès à la classification d’images, où il traite une image en tant que séquence de patchs.
5. Applications conversationnelles :
   • DialoGPT : Utilisé pour le développement de chatbots et d’assistants virtuels, fournissant des réponses plus contextuelles et naturelles.
6. Génération de code :
   • Copilot de GitHub : Utilise GPT pour aider les développeurs en suggérant des lignes de code basées sur des commentaires ou des descriptions.

Les réseaux antagonistes génératifs (GAN)

Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) sont un type d’IA où deux réseaux de neurones sont entraînés simultanément, l’un générant de nouvelles données à partir de bruit aléatoire et l’autre évaluant ces données pour déterminer si elles ressemblent à de « vraies » données.

Applications des GAN

En travaillant ensemble, ces réseaux parviennent à créer du contenu réaliste et de haute qualité dans divers domaines tels que :

• Images et vidéos : Les GAN peuvent être utilisés pour générer des images et des vidéos réalistes qui sont difficiles à distinguer des versions réelles.
• Texte : Les GAN sont également capables de générer du texte convaincant et à forte cohérence sémantique, notamment en prenant en compte des contraintes spécifiques comme des mots-clés ou un style particulier.
• Musique : Les GAN peuvent composer de la musique originale en apprenant les structures mélodiques et rythmiques à partir de vastes bibliothèques de morceaux.

Les machines de Boltzmann et les réseaux à auto-encodage (RBM)

Les machines de Boltzmann sont un type d’IA générative qui peut être utilisé pour modéliser des distributions de probabilité complexes. Les RBM fonctionnent en capturant l’essence statistique d’un ensemble de données, permettant la génération de nouvelles données très similaires à celles existantes.

Apprentissage profond avec les RBM

Les machines de Boltzmann ont été largement utilisées dans le domaine de l’apprentissage profond comme une méthode pour initialiser les poids des neurones avant de passer à un apprentissage supervisé ou non supervisé. En combinant plusieurs couches de RBM, il est possible de créer des réseaux de neurones capables de traiter des données complexes et multidimensionnelles comme des images ou des signaux audio.

Modèles génératifs basés sur les mémoires (MDN)

Les modèles génératifs basés sur les mémoires (MDN) sont des algorithmes d’IA générative qui s’appuient sur la création de mémoires intermédiaires pour expliquer et prédire des données complexes. Un MDN commence par stocker un échantillon représentatif de ses données initiales puis utilise ces informations pour générer des trajectoires de sortie possibles pour chaque situation spécifique.

Applications des MDN

Bien que relativement moins connus que les autres types d’IA générative, les MDN présentent plusieurs applications intéressantes, notamment :

• Géométrie et robotique : Les modèles basés sur les mémoires peuvent être utilisés pour former des robots à résoudre des problèmes de géométrie complexes ou à se déplacer efficacement dans un environnement inconnu.
• Synthèse acoustique : Les MDN sont capables de prédire la synthèse acoustique de paroles, rendant possible la création de voix artificielles plus réalistes et expressives.

Les modèles génératifs variationnels (VAE)

Un autre type d’IA générative est représentée par les modèles génératifs variationnels (VAE), qui apprennent une distribution de probabilité sur les données sous-jacentes pour ensuite générer des exemples similaires aux données observées. Contrairement à GAN, les VAE ont une interprétation probabiliste solide et sont souvent utilisés pour l’inférence bayésienne approximative.

Applications des VAE

Les modèles génératifs variationnels trouvent leur utilisation dans divers domaines tels que :

• Traitement du langage naturel : Les VAE font partie des techniques permettant de générer des textes cohérents et informatifs en prenant en compte un contexte spécifique ou en respectant certaines contraintes linguistiques.
• Génération d’images : Les VAE peuvent servir à créer des images réalistes dans le cadre de tâches telles que la complétion d’image ou l’amélioration de la résolution.
• Synthèse moléculaire : En générant des données similaires aux structures chimiques observées, les VAE trouvent également leur utilité pour créer de nouvelles molécules et identifier celles ayant un potentiel thérapeutique.

Les réseaux génératifs adverses profonds (DSGAN)

En combinant les principes des GAN et des modèles génératifs profonds, les réseaux génératifs adverses profonds (DSGAN) permettent la génération de contenu encore plus réaliste et cohérent. Par exemple, ces modèles ont été utilisés pour générer des visages humains parfaits et des environnements virtuels détaillés avec succès.

Avantages des DSGAN

L’utilisation des techniques d’apprentissage profond confère plusieurs avantages aux DSGAN :

1. Modélisation hiérarchique : Les modèles profonds sont capables de capturer les relations entre les différentes échelles spatiales et temporelles d’un ensemble de données, améliorant ainsi la qualité du contenu généré.
2. Transfert d’apprentissage : Le transfert d’apprentissage augmente la capacité des DSGAN à généraliser leurs compétences à de nouveaux domaines en exploitant les connaissances acquises lors de l’entraînement sur d’autres modèles ou ensembles de données.

En conclusion, plusieurs types d’intelligence artificielle générative sont disponibles pour répondre aux différents besoins et exigences de la création automatique de contenu. Le choix du modèle approprié dépend des spécificités de chaque projet et peut être guidé par les performances, la qualité du contenu généré et son interprétabilité.

Simone

Simone, rédactrice principale du blog, est une passionnée de l’intelligence artificielle. Originaire de la Silicon Valley, elle est dévouée à partager sa passion pour l’IA à travers ses articles. Sa conviction en l’innovation et son optimisme sur l’impact positif de l’IA l’animent dans sa mission de sensibilisation.