Explorer les diffĂ©rents types d’intelligence artificielle gĂ©nĂ©rative
Sommaire
L’intelligence artificielle gĂ©nĂ©rative est une branche de l’IA qui se concentre sur la crĂ©ation automatique de contenu, de modèles ou de donnĂ©es. Cet article examine quelques-uns des principaux types d’IA gĂ©nĂ©ratives pour comprendre leurs utilisations et leur fonctionnement.
Le modèle Transformers
Les modèles basĂ©s sur « Transformer » sont comme des cerveaux artificiels très performants utilisĂ©s dans diffĂ©rentes tâches d’ordinateur intelligent. Ă€ l’origine, ils ont Ă©tĂ© inventĂ©s pour comprendre le langage humain, et des exemples bien connus incluent BERT et GPT. Ces modèles utilisent une technique appelĂ©e « attention multi-tĂŞte » et des mĂ©canismes sophistiquĂ©s pour bien comprendre les relations entre les mots, mĂŞme sur de longues distances. Cela les rend super prĂ©cis pour traiter des informations qui arrivent dans un certain ordre, comme les phrases ou les paragraphes.
Applications des Transformers
- Traitement du langage naturel (NLP) :
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): UtilisĂ© pour la comprĂ©hension du langage naturel, la recherche d’informations, et l’amĂ©lioration des performances des tâches liĂ©es au langage.
- Génération de texte :
- GPT (Generative Pre-trained Transformer): EmployĂ© pour la gĂ©nĂ©ration de texte crĂ©atif, la rĂ©daction automatique, et l’achèvement de phrases.
- 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.
- Vision par ordinateur :
- ViT (Vision Transformer): AppliquĂ© avec succès Ă la classification d’images, oĂą il traite une image en tant que sĂ©quence de patchs.
- Applications conversationnelles :
- DialoGPT : UtilisĂ© pour le dĂ©veloppement de chatbots et d’assistants virtuels, fournissant des rĂ©ponses plus contextuelles et naturelles.
- 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 rĂ©seaux antagonistes gĂ©nĂ©ratifs (GAN) sont un type d’IA oĂą deux rĂ©seaux de neurones sont entraĂ®nĂ©s simultanĂ©ment, l’un gĂ©nĂ©rant de nouvelles donnĂ©es Ă partir de bruit alĂ©atoire et l’autre Ă©valuant ces donnĂ©es pour dĂ©terminer si elles ressemblent Ă de « vraies » donnĂ©es.
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 gĂ©nĂ©rative qui peut ĂŞtre utilisĂ© pour modĂ©liser des distributions de probabilitĂ© complexes. Les RBM fonctionnent en capturant l’essence statistique d’un ensemble de donnĂ©es, permettant la gĂ©nĂ©ration de nouvelles donnĂ©es très similaires Ă celles existantes.
Apprentissage profond avec les RBM
Les machines de Boltzmann ont Ă©tĂ© largement utilisĂ©es dans le domaine de l’apprentissage profond comme une mĂ©thode pour initialiser les poids des neurones avant de passer Ă un apprentissage supervisĂ© ou non supervisĂ©. En combinant plusieurs couches de RBM, il est possible de crĂ©er des rĂ©seaux de neurones capables de traiter des donnĂ©es complexes et multidimensionnelles comme des images ou des signaux audio.
Modèles génératifs basés sur les mémoires (MDN)
Les modèles gĂ©nĂ©ratifs basĂ©s sur les mĂ©moires (MDN) sont des algorithmes d’IA gĂ©nĂ©rative qui s’appuient sur la crĂ©ation de mĂ©moires intermĂ©diaires pour expliquer et prĂ©dire des donnĂ©es complexes. Un MDN commence par stocker un Ă©chantillon reprĂ©sentatif de ses donnĂ©es initiales puis utilise ces informations pour gĂ©nĂ©rer des trajectoires de sortie possibles pour chaque situation spĂ©cifique.
Applications des MDN
Bien que relativement moins connus que les autres types d’IA gĂ©nĂ©rative, les MDN prĂ©sentent plusieurs applications intĂ©ressantes, 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 gĂ©nĂ©rative est reprĂ©sentĂ©e par les modèles gĂ©nĂ©ratifs variationnels (VAE), qui apprennent une distribution de probabilitĂ© sur les donnĂ©es sous-jacentes pour ensuite gĂ©nĂ©rer des exemples similaires aux donnĂ©es observĂ©es. Contrairement Ă GAN, les VAE ont une interprĂ©tation probabiliste solide et sont souvent utilisĂ©s pour l’infĂ©rence bayĂ©sienne 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.
- GĂ©nĂ©ration d’images : Les VAE peuvent servir Ă crĂ©er des images rĂ©alistes dans le cadre de tâches telles que la complĂ©tion d’image ou l’amĂ©lioration de la rĂ©solution.
- 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 :
- ModĂ©lisation hiĂ©rarchique : Les modèles profonds sont capables de capturer les relations entre les diffĂ©rentes Ă©chelles spatiales et temporelles d’un ensemble de donnĂ©es, amĂ©liorant ainsi la qualitĂ© du contenu gĂ©nĂ©rĂ©.
- Transfert d’apprentissage : Le transfert d’apprentissage augmente la capacitĂ© des DSGAN Ă gĂ©nĂ©raliser leurs compĂ©tences Ă de nouveaux domaines en exploitant les connaissances acquises lors de l’entraĂ®nement sur d’autres modèles ou ensembles de donnĂ©es.
En conclusion, plusieurs types d’intelligence artificielle gĂ©nĂ©rative sont disponibles pour rĂ©pondre aux diffĂ©rents besoins et exigences de la crĂ©ation automatique de contenu. Le choix du modèle appropriĂ© dĂ©pend des spĂ©cificitĂ©s de chaque projet et peut ĂŞtre guidĂ© par les performances, la qualitĂ© du contenu gĂ©nĂ©rĂ© et son interprĂ©tabilitĂ©.
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Simone, rĂ©dactrice principale du blog, est une passionnĂ©e de l’intelligence artificielle. Originaire de la Silicon Valley, elle est dĂ©vouĂ©e Ă partager sa passion pour l’IA Ă 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.