Deep Learning ou IA générative : comprendre les principales différences

Lorsqu’il est question d’IA générative et de deep learning, le sujet fait beaucoup parler… et suscite tout autant de confusion autour de ces deux technologies apparentées et des rôles différents qu’elles jouent. Le deep learning et l’intelligence artificielle générative (GenAI) sont deux technologies d’IA avancées qui utilisent des réseaux neuronaux pour diverses applications, comme la reconnaissance et la création d’images, le transport autonome et la génération de contenus créatifs. Ces technologies façonnent de plus en plus le monde à mesure que les entreprises les intègrent à un large éventail de produits et de processus susceptibles d’avoir une incidence sur nos emplois, nos sources d’information et de divertissement, notre économie, et bien plus encore. Il est important de comprendre leurs principales différences pour savoir comment exploiter au mieux chacune de ces technologies dynamiques afin d’acquérir un avantage concurrentiel ou d’améliorer son entreprise.

À RETENIR

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  Le deep learning se concentre sur la prédiction ou la classification des données, tandis que l’IA générative crée de nouveaux contenus. (Accéder à la section)
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  Les techniques courantes de deep learning comprennent les CNN, les RNN et les LSTM. (Accéder à la section)
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  Le deep learning offre d’excellentes capacités de reconnaissance des formes, mais nécessite de vastes jeux de données pour atteindre une grande précision. (Accéder à la section)
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  La GenAI utilise les GAN, les VAE et les LLM pour apprendre à partir des données. (Accéder à la section)
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  L’IA générative stimule la créativité et l’efficacité de la création de contenus, mais peut produire des résultats biaisés et soulève des préoccupations éthiques liées à son utilisation. (Accéder à la section)

Différences entre le deep learning et l’IA générative

Le deep learning et l’IA générative sont deux sous-ensembles distincts de l’intelligence artificielle (IA), avec des approches, des objectifs et des applications différents. En résumé, le deep learning se concentre sur l’apprentissage à partir de grandes quantités de données afin d’effectuer une prédiction ou une classification. La GenAI, quant à elle, vise à produire de nouveaux contenus qui imitent des données réelles en s’appuyant sur les tendances présentes dans les données existantes.

Le deep learning et la GenAI produisent également des résultats différents et présentent des atouts et des défis distincts. Le tableau ci-dessous offre un aperçu rapide de leurs principales différences.

Qu’est-ce que le deep learning ?

Le deep learning est une branche de l’IA — plus précisément, un sous-ensemble de l’apprentissage automatique (ML) — qui consiste à utiliser des réseaux neuronaux artificiels pour apprendre de manière autonome des tendances complexes et prendre des décisions intelligentes dans divers domaines, notamment la reconnaissance d’images et de la parole. De grandes quantités de données étiquetées servent à entraîner les algorithmes de deep learning afin d’établir des correspondances entre les caractéristiques des données et les étiquettes. Après l’entraînement, le modèle de deep learning peut classer de nouvelles données d’entrée et effectuer des prédictions à partir de celles-ci.

Comment cela fonctionne-t-il ?

Le modèle de deep learning traite les données d’entrée à travers des couches de neurones interconnectés. Ces neurones extraient ensuite des caractéristiques de plus en plus complexes de l’entrée, dans un processus appelé extraction des caractéristiques. Celle-ci permet au modèle de reconnaître des tendances dans les données et d’effectuer des classifications précises en prédisant les résultats à partir de ses données d’entraînement.

Dans cet exemple du processus de deep learning, l’utilisateur importe une image d’arbre dans l’outil d’IA. Le modèle de deep learning traite l’image à travers ses couches de neurones. Le modèle d’IA identifie et classe ensuite correctement l’image, illustrant sa capacité à interpréter des données visuelles complexes.

Techniques utilisées dans le deep learning

Plusieurs méthodes utilisées dans le deep learning permettent aux modèles d’IA d’accomplir des tâches complexes avec une grande précision. Elles permettent aux réseaux neuronaux de traiter et d’identifier des données sous différentes formes, comme des textes et des images. Voici les plus courantes :

Les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et la mémoire à court et long terme (LSTM) comptent parmi les techniques courantes de deep learning.

• Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) : Ils sont spécialisés dans la détection de tendances au sein des images et l’extraction des caractéristiques pertinentes. Les CNN utilisent une série de couches et une structure hiérarchique pour traiter les données d’image sans ingénierie manuelle des caractéristiques. Ils sont utilisés pour la reconnaissance des images et des objets.
• Réseaux neuronaux récurrents (RNN) : Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) sont conçus pour traiter des informations séquentielles, comme du texte ou des séries temporelles. Ils mémorisent également les informations précédentes afin de comprendre le contexte lors du traitement de nouvelles informations. Les RNN sont adaptés à la traduction et à la reconnaissance des langues.
• Mémoire à court et long terme (LSTM) : Il s’agit d’un type amélioré de RNN qui capture les dépendances à long terme dans les données séquentielles. Il mémorise mieux les informations sur de longues périodes que les RNN traditionnels. Les LSTM sont utilisés pour la saisie semi-automatique et la reconnaissance vocale.

Applications du deep learning

Le deep learning aide les outils d’IA à apprendre et à effectuer des tâches telles que la détection d’images et d’objets avec une grande précision. À mesure que les algorithmes de deep learning se perfectionnent, leurs applications se sont largement étendues, de la sécurité à l’éducation en passant par les transports. Voici quelques-unes des plus courantes :

Le deep learning est généralement utilisé pour la reconnaissance d’images, la reconnaissance vocale et les véhicules automatisés.

• Reconnaissance d’images : Le deep learning, et les CNN en particulier, est utilisé pour la reconnaissance d’objets, l’étiquetage d’images et la détection de textes. Il constitue une fonctionnalité précieuse pour la surveillance de sécurité et le suivi des véhicules dans les images de vidéosurveillance. Les logiciels de deep learning comme Google Lens et Amazon Rekognition utilisent des CNN pour identifier des images en temps réel.
• Reconnaissance vocale : Il s’agit de la capacité d’un système à convertir correctement une langue parlée en texte en temps réel. La reconnaissance vocale aide les élèves souffrant de troubles de l’apprentissage, comme la dyslexie, en leur permettant de dicter leurs idées sans être ralentis par l’effort physique de l’écriture. Des outils comme Speech-to-Text AI de Google et Speechmatics utilisent le deep learning pour convertir la voix en texte.
• Véhicules automatisés : Le deep learning permet aux voitures autonomes de détecter les objets et de planifier les trajectoires. L’IA traite les données provenant de l’environnement du véhicule grâce à des caméras ou à des systèmes GPS. Des entreprises de conduite autonome comme Tesla et Waymo utilisent des CNN dans leurs systèmes de véhicules autonomes.

Avantages et inconvénients du deep learning

Il est important de bien comprendre les avantages et les inconvénients du deep learning pour savoir comment appliquer efficacement cette technologie à différents domaines. Les principaux avantages du deep learning sont les suivants :

• Détection de tendances complexes : Le deep learning surpasse souvent les humains en matière de classification d’images ou de reconnaissance vocale, en particulier lorsqu’il est utilisé avec de vastes jeux de données.
• Apprentissage à partir de données brutes : En apprenant automatiquement les caractéristiques essentielles à partir de données brutes, le deep learning réduit le besoin d’une ingénierie manuelle des caractéristiques.
• Amélioration continue : La nature même du deep learning lui permet de s’améliorer constamment grâce aux recherches et aux avancées continues.

Les principaux inconvénients du deep learning sont les suivants :

• Nécessite beaucoup de données : Les modèles de deep learning ont besoin de très grandes quantités de données étiquetées pour être performants, lesquelles peuvent être coûteuses ou difficiles à obtenir.
• Mobilise beaucoup de ressources : L’entraînement de ces modèles nécessite une puissance de calcul et un temps considérables.
• Moins performant dans certaines situations : Le surapprentissage reste possible lors de l’entraînement des modèles de deep learning : le système mémorise les données d’entraînement au lieu d’apprendre des tendances généralisables, ce qui entraîne de mauvaises performances sur de nouvelles données d’entrée.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

La GenAI est un sous-ensemble du deep learning qui se concentre sur la génération de contenus nouveaux et originaux avec une créativité proche de celle de l’humain. Comme le deep learning, elle utilise l’apprentissage automatique — mais pour créer de nouveaux contenus plutôt que pour analyser des données et effectuer des prédictions.

Généralement utilisés pour produire des images, de l’audio, des textes, des vidéos et du code, les modèles d’IA générative sont habituellement entraînés sur de vastes jeux de données étiquetées et non étiquetées, au moyen de méthodes d’apprentissage non supervisé et semi-supervisé afin de créer de nouveaux résultats.

Comment cela fonctionne-t-il ?

Le système d’IA générative traite l’invite textuelle, l’image ou toute autre donnée d’entrée et la convertit dans un format qu’il peut exploiter. Le réseau neuronal analyse ensuite cette entrée encodée afin d’en comprendre le contexte. À partir de l’entrée traitée, le système d’IA génère un résultat original jusqu’à ce que le contenu final soit complet.

Dans le processus d’IA générative, l’utilisateur fournit des données d’entrée, qui sont encodées et traitées pour en déterminer le contexte, ce qui mène à la génération d’un résultat pertinent.

Techniques utilisées dans l’IA générative

Les outils de GenAI utilisent diverses techniques pour apprendre à partir des données d’entraînement et créer des contenus nouveaux et inédits qui partagent des caractéristiques et des propriétés similaires. Ces techniques spécifiques aident l’IA à interpréter les tendances sous-jacentes des données et à utiliser ces connaissances pour générer des résultats originaux. Voici les techniques les plus couramment utilisées :

Les techniques courantes d’IA générative comprennent les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les autoencodeurs variationnels (VAE) et les grands modèles de langage (LLM).

• Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : Ceux-ci reposent sur un processus de compétition entre deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, afin d’améliorer progressivement le réalisme des résultats générés. Le générateur crée de nouveaux contenus, tandis que le discriminateur en évalue la qualité. À mesure que ces réseaux s’affrontent, le générateur apprend à produire des résultats toujours plus réalistes. Les GAN sont idéaux pour créer des images très réalistes.
• Autoencodeurs variationnels (VAE) : Au lieu d’adopter une approche compétitive, les autoencodeurs variationnels (VAE) compressent les données d’entraînement dans un espace latent de faible dimension. Ils utilisent ensuite cet espace latent pour générer de nouveaux échantillons qui reproduisent les schémas fondamentaux des données d’origine. Cette technique est idéale pour produire du texte, de la musique et des animations.
• Grands modèles de langage (LLM) : Les grands modèles de langage (LLM) sont entraînés sur de vastes volumes de données textuelles afin d’apprendre les schémas et les structures du langage humain. Lorsqu’on leur fournit une invite, les LLM peuvent générer de nouveaux textes, tels que des histoires, des articles ou des dialogues qui reflètent les caractéristiques humaines des données d’entraînement. Les LLM conviennent donc à la création de contenu ou à la conception de chatbots.

Applications de l’IA générative

Les systèmes d’IA générative peuvent produire des résultats qui vont au-delà de la simple récupération ou recombinaison d’informations existantes. Ils peuvent générer des contenus créatifs dans un large éventail de domaines, de la littérature à l’art. Voici quelques-unes des applications les plus utilisées :

L’IA générative est utilisée pour la création d’images, la génération de texte, ainsi que les chatbots et l’IA conversationnelle.

• Création d’images : Les modèles d’IA générative peuvent transformer de simples descriptions textuelles en images photoréalistes de haute qualité. Cela ouvre de nouvelles possibilités pour le prototypage rapide, la visualisation de produits et l’expression créative, sans illustration ni photographie manuelles. DALL-E 2 et Stable Diffusion sont deux des systèmes d’IA générative les plus connus pour la création d’images.
• Génération de texte : L’IA générative simplifie également la création de contenus écrits en composant des textes de type humain à partir de simples invites. Le traitement automatique du langage naturel (NLP) aide les modèles d’IA générative à interpréter le contexte et les structures linguistiques, puis à produire de nouveaux textes qui imitent des contenus rédigés par des humains. Writesonic et Anthropic’s Claude sont des outils d’IA pour la rédaction et la génération de texte avancés.
• Chatbots et IA conversationnelle : Les chatbots et assistants virtuels modernes s’appuient sur l’IA générative, et plus particulièrement sur les LLM, pour tenir des conversations naturelles et répondre aux questions de suivi. Les chatbots propulsés par l’IA peuvent offrir aux utilisateurs finaux des expériences conversationnelles authentiques. ChatGPT et Replika sont des exemples emblématiques d’outils qui utilisent l’IA générative pour tenir des conversations aux accents humains.

Avantages et inconvénients de l’IA générative

Comme l’apprentissage profond, l’IA générative présente des atouts et des faiblesses qu’il est essentiel de comprendre pour garantir une utilisation responsable et efficace.

Voici les principaux avantages de l’IA générative :

• Génération d’images : Les modèles d’IA générative peuvent produire des textes détaillés et des images réalistes impossibles à distinguer de contenus créés par des humains.
• Inspiration : Même si la créativité humaine reste inégalée, l’IA générative peut contribuer à faire naître de nouvelles idées et à explorer des concepts inédits susceptibles d’inspirer un travail créatif.
• Optimisation de la création de contenu : Les outils d’IA générative peuvent accélérer considérablement le processus de création de contenu, permettant aux rédacteurs et aux spécialistes du marketing numérique de produire des textes et des images de haute qualité avec davantage de rapidité et d’efficacité.

Voici les principaux inconvénients de l’IA générative :

• Risque de biais : Les textes et les images générés par l’IA peuvent refléter les biais et les inexactitudes présents dans les données d’entraînement. Cela peut entraîner la propagation de fausses informations ou de contenus inappropriés.
• Enjeux éthiques : L’utilisation de l’IA générative pour créer du contenu soulève d’importantes questions éthiques, notamment concernant l’impact sur l’emploi humain, ainsi que les droits d’auteur, la propriété intellectuelle et la vie privée.
• Risque d’utilisation abusive : La capacité de l’IA générative à créer des images très réalistes peut susciter des inquiétudes quant à une éventuelle utilisation abusive, par exemple pour créer des deepfakes ou propager de fausses informations.

3 cours d’introduction pour aller plus loin

Apprendre les bases de l’IA générative est important pour acquérir une compréhension solide de cette technologie, en particulier aujourd’hui, alors que l’IA continue de transformer les secteurs et les domaines d’activité. Nous avons sélectionné trois cours d’introduction qui couvrent les concepts clés de l’IA générative.

Udemy : Generative AI for Beginners

Le cours Generative AI for Beginners sur Udemy propose aux débutants une introduction complète à l’IA générative. Créé par Aakriti E-Learning Academy, ce cours comprend sept leçons et 27 cours consacrés à des sujets tels que les LLM, l’ingénierie des invites et les applications concrètes de l’IA générative. Le cours coûte 24,99 dollars US et vise à développer des compétences pratiques, comme la création d’un chatbot. Aucune connaissance ni formation préalable en IA n’est nécessaire pour s’inscrire.

Coursera : Introduction to Generative AI

Introduction to Generative AI sur Coursera est un cours de microapprentissage de Google qui propose une découverte accessible des fondamentaux de l’IA générative pour les débutants. Il aborde des sujets clés comme la définition de l’IA générative, son fonctionnement, les types de modèles et les applications concrètes. Un abonnement à Coursera Plus à 59 dollars US par mois est nécessaire pour s’inscrire à ce cours d’initiation, qui fait partie de la série de spécialisations Introduction to Generative AI Learning Path. Aucune expérience préalable en IA n’est requise.

Coursera : Generative AI Introduction and Applications

Generative AI: Introduction and Applications sur Coursera, proposé par IBM, offre une vue d’ensemble de l’IA générative pour les débutants. Il présente les capacités de l’IA générative en matière de production de texte, d’images, de code, de parole et de vidéo. Ce cours examine les modèles et les outils d’IA, ainsi que les usages réels de cette technologie dans différents secteurs, notamment l’informatique, le divertissement et la santé. Il s’adresse à toute personne souhaitant exploiter au mieux le potentiel de l’IA générative dans ses activités personnelles et professionnelles. Vous devez souscrire un abonnement à Coursera Plus à 59 dollars US par mois pour accéder à ce cours.

En résumé : choisir des applications d’apprentissage profond ou d’IA générative 

Bien que l’apprentissage profond et l’IA générative offrent tous deux de puissantes fonctionnalités, ils se spécialisent dans des domaines différents et présentent des atouts et des faiblesses distincts. Il est nécessaire de comprendre les différences entre ces deux branches de l’IA pour déterminer quelle approche répond le mieux à vos besoins.

Il est important de noter que l’apprentissage profond et l’IA générative ne sont pas directement comparables, car ils répondent à des objectifs différents et fonctionnent de manière distincte. L’apprentissage profond est particulièrement adapté aux tâches qui nécessitent d’apprendre des schémas complexes pour classer, identifier ou prédire un élément d’entrée. À l’inverse, l’IA générative est idéale pour créer du contenu, qu’il s’agisse de textes de type humain ou d’images réalistes. Le choix entre ces technologies dépend de vos objectifs spécifiques. En connaissant les subtilités de chaque approche, vous pourrez prendre des décisions éclairées.

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