IA générative ou IA : les principales différences expliquées

L’intelligence artificielle générative (IA) est appréciée pour sa capacité à créer de nouveaux contenus, notamment du texte, des images, des vidéos et de la musique. Elle utilise des algorithmes d’IA pour analyser les schémas présents dans des jeux de données afin d’en reproduire le style ou la structure et de répliquer différents types de contenus. Elle peut également servir à créer des vidéos et des messages vocaux truqués de type deepfake. L’IA générative est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle, qui englobe également un large éventail de technologies permettant aux machines d’effectuer des tâches qui nécessitaient autrefois l’intelligence et le jugement humains. Elle est souvent utilisée pour concevoir des systèmes dotés de capacités cognitives leur permettant d’exploiter les données, et améliore continuellement ses performances au fil d’événements répétés. 

Voici ce qu’il faut savoir sur les avantages et les aspects pratiques de l’utilisation de l’IA et de l’IA générative, ainsi que sur les questions éthiques à surveiller lors de la mise en œuvre de ces technologies.

À RETENIR

• •L’IA traditionnelle excelle dans l’exécution de tâches spécifiques, notamment l’automatisation, les systèmes de recommandation et les prévisions, dans lesquels elle suit des systèmes fondés sur des règles. (Aller à la section)
• •L’IA générative se concentre sur la création de nouveaux contenus, ouvrant la voie à des applications créatives dans l’art, le design, la musique et le développement de produits. (Aller à la section)
• •L’IA générative et l’IA traditionnelle peuvent révolutionner divers secteurs, mais il est essentiel de prendre en compte les considérations éthiques et les biais potentiels pour garantir une utilisation responsable de l’IA. (Aller à la section)

Principales différences entre l’IA générative et l’IA traditionnelle

 Le tableau suivant présente en un coup d’œil les différences entre l’IA générative et l’IA traditionnelle :

L’IA générative et l’intelligence artificielle, parfois appelée « IA traditionnelle », utilisent toutes deux des algorithmes d’apprentissage automatique pour obtenir leurs résultats. Toutefois, leurs objectifs et leurs finalités diffèrent. L’IA générative est conçue pour créer de nouveaux contenus, tandis que l’IA couvre un champ beaucoup plus vaste et plus profond — en substance, tout ce que le concepteur de l’algorithme souhaite lui faire accomplir. Les applications possibles de l’IA comprennent l’amélioration de la prise de décision, l’élimination de la monotonie des tâches répétitives, ou encore la détection d’anomalies et l’émission d’alertes de cybersécurité. Les différences suivantes illustrent les écarts entre les deux :

• Objectif et résultats : L’IA traditionnelle se concentre sur l’analyse et l’interprétation de données existantes afin d’améliorer l’efficacité, la précision et la prise de décision, tout en opérant dans des limites prédéfinies. L’IA générative, en revanche, est conçue pour créer du texte, des images, de la musique et des modèles à partir de données existantes.
• Mise en œuvre : L’IA traditionnelle est principalement utilisée dans des applications telles que l’analytique prédictive, le traitement automatique du langage naturel (TAL) et les systèmes autonomes. À l’inverse, l’IA générative est utilisée dans des domaines créatifs comme la création de contenu, le design, le divertissement et la recherche scientifique, où de nouvelles hypothèses et de nouveaux modèles sont nécessaires.
• Transparence : Les modèles d’IA traditionnels sont généralement plus transparents et plus faciles à interpréter. Les modèles d’IA générative, en particulier ceux qui utilisent des techniques d’apprentissage profond, fonctionnent souvent comme des « boîtes noires », ce qui rend leurs processus décisionnels moins transparents.
• Performances et efficacité : Les modèles d’IA générative, notamment les grands modèles de langage comme GPT-4, nécessitent d’importantes ressources de calcul et un long temps d’entraînement, ce qui les rend plus difficiles à mettre à l’échelle que l’IA traditionnelle. Cette dernière peut être plus efficace, notamment pour les tâches spécifiques et bien définies qui ne nécessitent pas un entraînement approfondi du modèle.
• Besoins en données et entraînement : L’IA générative nécessite généralement de vastes jeux de données pour son entraînement, afin de garantir que les contenus générés soient diversifiés et de haute qualité. L’IA traditionnelle peut souvent fonctionner efficacement avec des jeux de données plus restreints, selon la complexité de la tâche et le modèle utilisé.
• Adaptabilité et flexibilité : L’IA générative peut s’adapter à divers domaines et générer des contenus dans différents secteurs. L’IA traditionnelle, bien qu’adaptable dans une certaine mesure, nécessite souvent un entraînement très spécifique pour chaque tâche ou application particulière.

IA générative : étude approfondie

Pour bien comprendre la relation entre l’IA générative et l’IA, il est nécessaire d’étudier plus en profondeur chacune de ces technologies, notamment leurs caractéristiques, leurs avantages, défis, et cas d’utilisation.

Caractéristiques de l’IA générative

L’IA générative est une forme ouverte et en constante évolution de l’intelligence artificielle. Ses principales caractéristiques sont les suivantes :

• Apprentissage fondé sur les données : L’IA générative s’appuie sur l’apprentissage non supervisé ou auto-supervisé pour identifier des schémas et des relations sans étiquettes explicites​.
• Modèles génératifs : L’IA générative utilise des modèles avancés tels que les GAN, les VAE et les grands modèles de langage comme GPT-3 et GPT-4, conçus pour créer de nouvelles données similaires aux données d’entraînement​.
• Créativité et innovation : L’une des principales caractéristiques de l’IA générative est sa capacité à produire des contenus originaux tels que du texte, des images, de la musique et des designs à partir de données existantes.
• Adaptabilité : L’IA générative s’adapte aux nouvelles données et aux nouveaux environnements, ce qui améliore constamment ses performances. Elle peut ainsi accomplir un éventail toujours plus large de tâches sans que les développeurs aient besoin de mettre explicitement à jour ses règles​​.
• Apprentissage non supervisé et semi-supervisé : Elle utilise des approches non supervisées et semi-supervisées pour apprendre à partir de grandes quantités de données non étiquetées et réduire sa dépendance aux jeux de données étiquetés​.

Avantages de l’IA générative

L’IA générative offre certains avantages par rapport à l’IA traditionnelle. Voici les plus courants :

• Adaptabilité : Ces modèles peuvent s’adapter à de nouvelles données et améliorer continuellement leurs résultats sans nécessiter de mise à jour explicite des règles​.
• Généralisation : Ces modèles sont capables de généraliser leurs connaissances à un large éventail de tâches dans un domaine donné, en s’appuyant sur les connaissances acquises pour résoudre les problèmes​​.
• Augmentation des données : L’IA générative crée facilement des données synthétiques pour enrichir les jeux de données existants, ce qui est utile lorsque les données sont rares.
• Personnalisation : Grâce à sa grande capacité à générer du contenu, l’IA générative offre aux utilisateurs des expériences personnalisées en créant des contenus adaptés aux préférences de chacun​.

Limites de l’IA générative

Malgré ses avantages, l’IA générative est une technologie émergente dont certaines limites pourraient encore être dépassées. Voici les plus évidentes :

• Manque de transparence : L’opacité pose problème, car le fonctionnement interne des modèles d’apprentissage profond peut être difficile à interpréter, ce qui soulève des inquiétudes concernant la transparence et la responsabilité dans la prise de décision​.
• Questions éthiques : L’IA générative peut être détournée pour créer des contenus deepfake et d’autres résultats potentiellement préjudiciables, ce qui alimente les enjeux éthiques liés à l’utilisation abusive et à la désinformation​​.
• Contrôle qualité : Il peut être difficile de s’assurer que les contenus générés répondent aux normes de qualité​, d’autant que l’IA générative est connue pour produire de fausses informations.
• Biais : Les modèles d’IA générative peuvent apprendre et reproduire involontairement les biais présents dans les données d’entraînement, ce qui peut produire des résultats injustes.

Cas d’utilisation de l’IA générative

Grâce à sa capacité à utiliser des données sources pour une multitude de tâches créatives, les cas d’utilisation de l’IA générative vont de la conception de produits au développement logiciel, en passant par la détection des fraudes.

Conception et personnalisation des produits

L’IA générative aide à créer des designs innovants répondant à des critères de performance précis, du prototypage à l’optimisation de la conception, tout en réduisant non seulement l’utilisation de matériaux, mais aussi les déchets. Elle permet également de créer des expériences produit hautement personnalisées en analysant les données des utilisateurs afin de concevoir des produits adaptés aux préférences et aux besoins​​ de chacun. Cette personnalisation peut contribuer à créer un marketing ciblé et campagnes commerciales.

L’assistant IA de Mailchimp permet aux équipes marketing de modifier le ton de leurs campagnes d’e-mail afin de mieux répondre aux besoins et aux préférences de leurs prospects.

Génération de contenu créatif

Pour les industries créatives, l’IA générative peut imiter différents styles artistiques, composer des morceaux de musique originaux et même générer des œuvres d’art complètes. Cette application élargit les horizons de l’expression créative et est utilisée par les artistes, les musiciens et d’autres créateurs de contenu pour accroître leur production​​.

Midjourney crée des images vivantes et hyperréalistes à partir de l’invite textuelle d’un utilisateur.

Développement logiciel

L’IA générative permet d’automatiser la génération de code, la correction des bugs et l’optimisation, ce qui se traduit par des cycles de développement plus efficaces et des logiciels de meilleure qualité. Les outils d’IA peuvent également générer des données synthétiques à des fins d’entraînement et de test, ce qui joue un rôle important dans le développement d’applications d’IA robustes​​.

Claude AI génère du code bien optimisé que vous pouvez utiliser pour vos tâches de développement logiciel.

Support et engagement client

Les chatbots alimentés par l’IA générative et les assistants virtuels fournissent une assistance 24 h/24 et 7 j/7, personnalisent les interactions et traitent les requêtes complexes. Ces outils accroissent la satisfaction des clients et l’efficacité opérationnelle en automatisant les tâches courantes du support et en fournissant des réponses plus rapides​​ que les opérateurs humains.

L’IA Einstein de Salesforce génère une réponse personnalisée à partir des données client et propose de nouvelles recommandations chaque fois qu’un client envoie un message.

Détection des fraudes et gestion des risques

Dans la finance et l’assurance, l’IA générative détecte les fraudes et gère les risques. Elle analyse les schémas de transaction et identifie les anomalies, puis contribue à créer des rapports et des synthèses détaillés qui facilitent la prise de décision, renforçant ainsi la sécurité et la fiabilité globales des opérations financières​​.

Provenir utilise l’IA générative pour détecter, suivre et prévenir les transactions frauduleuses.

L’avenir de l’IA générative

Compte tenu des avancées considérables, le paysage futur de l’IA générative est extrêmement prometteur. Attendez-vous à voir apparaître des modèles plus grands et plus puissants, comme GPT-4, qui révolutionneront la création de contenu et les communications personnalisées avec les clients. Ces modèles permettent aux entreprises de générer plus efficacement des résultats de haute qualité, semblables à ceux produits par des humains, avec un impact dans de nombreux secteurs du marché.

Une autre tendance notable est l’essor des modèles d’IA multimodale capables de comprendre et de générer du contenu sous plusieurs formes de données, comme le texte, les images et l’audio. Les utilisateurs bénéficieront d’expériences plus immersives et naturelles, notamment dans les domaines de la réalité virtuelle et de la réalité augmentée​​. Par ailleurs, l’IA générative favorise de nouveaux niveaux de personnalisation en améliorant sa capacité à adapter les produits et services aux préférences individuelles. Elle est donc considérée comme un moteur particulièrement puissant du changement dans les secteurs de la vente au détail, du marketing et du commerce électronique.

L’IA traditionnelle : une analyse approfondie

Bien que l’intelligence artificielle ait connu une hausse spectaculaire de sa visibilité au cours des dernières années, l’histoire de l’IA remonte aux années 1940. Cette IA traditionnelle constitue la base de l’IA générative et, malgré des différences majeures, ces deux technologies se recoupent largement. Pour bien comprendre le sujet, examinons plus en détail l’intelligence artificielle elle-même.

Caractéristiques de l’IA traditionnelle

L’IA traditionnelle se concentre sur une programmation explicite permettant d’exécuter des tâches avec précision. Voici ses principales caractéristiques :

• Systèmes fondés sur des règles : L’IA traditionnelle repose largement sur la programmation et les algorithmes fondés sur des règles. Ces systèmes suivent des règles et des instructions prédéfinies pour effectuer des tâches très précisément définies, ce qui les rend prévisibles et fiables dans leur champ d’utilisation​.
• Nature déterministe : Les systèmes d’IA traditionnels sont déterministes : pour une entrée donnée, ils produisent toujours la même sortie. Cette prévisibilité est essentielle pour des applications telles que la détection des fraudes et le diagnostic médical, qui nécessitent des résultats cohérents et précis​.
• Apprentissage supervisé : L’IA traditionnelle utilise souvent des techniques d’apprentissage supervisé, dans lesquelles les modèles sont entraînés sur des jeux de données étiquetés. Les applications basées sur l’IA apprennent à effectuer des prédictions ou à prendre des décisions en fonction des relations entre les paires entrée-sortie​.
• Reconnaissance des schémas : La capacité à reconnaître des schémas dans des données structurées constitue l’un des principaux atouts de l’IA traditionnelle. Elle est utile dans de nombreuses situations, notamment pour la reconnaissance d’images, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation​.
• Évolutivité dans des environnements bien définis : Les systèmes d’IA traditionnels sont hautement évolutifs dans les environnements où les tâches et les données sont bien définies et stables. Ils peuvent traiter efficacement de grands volumes de données et des processus décisionnels complexes sans augmentation significative des coûts de calcul​.

Avantages de l’IA traditionnelle

L’IA traditionnelle offre certains avantages par rapport à l’IA générative. Voici les plus courants :

• Grande précision : Lorsqu’elle est affectée à des tâches dont les objectifs sont clairs et les données structurées, comme la reconnaissance d’images et l’analyse de données​, l’IA traditionnelle atteint des niveaux de précision exceptionnels.
• Évolutivité : Les systèmes d’IA traditionnels peuvent traiter des volumes de données plus importants ou des processus décisionnels plus complexes sans augmentation proportionnelle des coûts ou des ressources​​.
• Transparence : Les systèmes d’IA fondés sur des règles sont généralement plus transparents et plus interprétables que les modèles génératifs​​.
• Efficacité : Les modèles d’IA traditionnels nécessitent souvent moins de ressources que l’IA générative, ce qui les rend plus accessibles pour diverses applications.

Limites de l’IA traditionnelle

Malgré ses capacités, l’IA traditionnelle présente encore certaines limites. Voici les plus évidentes :

• Flexibilité limitée : Les modèles d’IA traditionnels peinent à s’adapter à des situations nouvelles et inédites, ce qui peut limiter leur utilisation dans des environnements dynamiques​​.
• Absence de créativité : L’IA traditionnelle est limitée aux règles avec lesquelles elle a été programmée ; elle ne peut donc pas générer de nouveaux contenus ou de nouvelles solutions au-delà de son périmètre prédéfini​​.
• Transparence et explicabilité : Bien qu’ils soient souvent plus transparents que les modèles génératifs, certains modèles d’IA traditionnels, notamment ceux fondés sur l’apprentissage profond, peuvent rester opaques​.
• Questions éthiques : L’IA n’est pas à l’abri des problèmes liés aux biais et aux processus décisionnels découlant des données et des règles utilisées par un système donné.

Cas d’utilisation de l’IA traditionnelle

L’intelligence artificielle peut effectuer des calculs à une vitesse exponentiellement supérieure à celle de l’équipe d’experts humains la plus rapide, tout en gérant une complexité bien plus grande. Cette capacité permet un large éventail de cas d’utilisation, de l’automatisation des entreprises à la recherche et au développement, en passant par la cybersécurité.

Automatisation et optimisation des entreprises

L’automatisation pilotée par l’IA rationalise les opérations commerciales répétitives et manuelles. Automatisation robotisée des processus (RPA) utilise l’IA pour automatiser les tâches administratives courantes, libérant ainsi les employés pour des activités plus complexes. Les algorithmes d’IA servent à optimiser la gestion de la chaîne d’approvisionnement en prédisant la demande, en gérant les stocks et en optimisant la logistique.

IBM Navigator utilise l’intelligence artificielle pour automatiser les processus métier et informatiques avec la simplicité et la rapidité de l’automatisation robotisée traditionnelle des processus (RPA).

Recherche et développement

L’IA traditionnelle accélère l’innovation dans la recherche et le développement (R&D) en analysant d’immenses jeux de données afin d’identifier des schémas, de prédire des résultats et de produire de nouvelles informations. Dans l’industrie pharmaceutique, l’IA contribue à la découverte de médicaments en prédisant l’efficacité des composés et en optimisant les essais cliniques. En ingénierie, les modèles d’IA peuvent servir à optimiser la conception des produits, ce qui contribue à réduire le temps et le coût de mise sur le marché de nouveaux produits​​.

Le logiciel de rétrosynthèse Synthia permet aux scientifiques d’accélérer la synthèse chimique, de raccourcir le processus de découverte de médicaments et de fournir plus rapidement aux patients de nouveaux traitements efficaces.

Maintenance prédictive

L’IA est de plus en plus utilisée pour la maintenance prédictive, notamment pour analyser les données des machines afin de prévoir les pannes avant qu’elles ne surviennent. Cette approche proactive contribue à planifier les activités de maintenance aux moments les plus opportuns. Elle permet notamment de réduire les temps d’arrêt et de prolonger la durée de vie des équipements. Les secteurs de la fabrication, de l’énergie et des transports sont les principaux bénéficiaires de la maintenance prédictive.

La solution PRTG de Paessler vous permet de surveiller l’ensemble de votre infrastructure informatique, que vous soyez une petite ou moyenne entreprise ou une grande entreprise.

Cybersécurité et détection des fraudes

Le rôle de l’IA dans la cybersécurité et la détection des fraudes consiste notamment à analyser le trafic réseau et à identifier les menaces potentielles en temps réel. Les algorithmes d’IA détectent les anomalies et les schémas associés aux cyberattaques, ce qui permet d’y répondre plus rapidement et plus précisément. Les systèmes pilotés par l’IA peuvent automatiser les réponses à diverses menaces, réduire le risque d’intrusion et renforcer la sécurité globale.

IBM QRadar SIEM utilise plusieurs couches d’IA et d’automatisation pour enrichir les alertes, prioriser les menaces et corréler les incidents dans un tableau de bord unifié.

Prévisions et planification financières

Les modèles de prévision dotés d’IA aident les responsables financiers à anticiper les tendances futures. Les systèmes d’IA intègrent des variables telles que des prévisions économiques composites et des sources de données non traditionnelles. Ils permettent ainsi une planification plus fiable et plus complète des scénarios financiers, ainsi que des projections de revenus plus précises.

Zia de Zoho analyse vos données commerciales pour décoder les schémas associés aux réussites et aux échecs, ce qui lui permet de prédire la probabilité de conversion de chaque prospect ou affaire.

L’avenir de l’IA traditionnelle

L’avenir de l’IA consiste à gérer des scénarios réels toujours plus complexes et multifacettes. Les innovations viseront probablement à améliorer l’adaptabilité des systèmes fondés sur des règles, afin de les rendre plus flexibles et capables de gérer les situations imprévues. Attendez-vous à une flexibilité accrue et à l’essor de systèmes multimodaux capables de traiter simultanément de nombreux types de données. L’IA pourra ainsi s’attaquer à des défis d’entreprise plus complexes dans plusieurs domaines et étendre considérablement son impact.

Des systèmes d’IA capables de s’améliorer eux-mêmes font également leur apparition. Ils s’appuient sur l’apprentissage par renforcement et l’analyse dynamique pour optimiser de manière autonome leurs performances au fil du temps. Cela renforcera encore leur adaptabilité et leur efficacité sans intervention humaine constante.

L’intégration de l’IA traditionnelle et de l’IA générative devrait donner naissance à des systèmes hybrides offrant une combinaison exponentiellement plus puissante. Les innovations en matière de matériel et d’infrastructure d’IA, notamment les processeurs spécialisés pour l’IA, soutiendront ces systèmes avancés. L’IA traditionnelle pourra ainsi fournir des solutions plus sophistiquées dans un éventail croissant de cas d’utilisation.

Considérations éthiques

L’IA générative et l’IA traditionnelle sont confrontées à des défis éthiques similaires, notamment les biais intégrés aux systèmes, la suppression d’emplois et l’impact potentiel sur l’environnement.

Biais et équité

Les systèmes d’IA peuvent involontairement amplifier les biais présents dans leurs données d’entraînement. Ces biais peuvent entraîner des résultats injustes, en particulier pour les groupes marginalisés. Pour garantir l’équité de l’IA, qu’elle soit générative ou traditionnelle, il faut examiner minutieusement les données d’entraînement, mettre en œuvre des stratégies d’atténuation des biais et surveiller en permanence les systèmes d’IA afin de détecter tout comportement biaisé. Des techniques telles que les évaluations de l’équité algorithmique et les audits des biais constituent un pas vers la promotion de l’équité et de l’inclusion dans les applications d’IA​.

Sécurité et confidentialité

Les problèmes de sécurité et de confidentialité soulevés par le déploiement des technologies d’IA sont omniprésents. Les systèmes d’IA ont souvent besoin de grandes quantités de données, notamment d’informations personnelles et sensibles, pour fonctionner efficacement. Qu’elle soit générative ou traditionnelle, l’IA doit s’appuyer sur des mesures solides de protection des données et préserver la confidentialité tout au long de son cycle de vie. Cela implique de mettre en place un chiffrement fort et des techniques d’anonymisation des données, ainsi que de respecter des réglementations telles que le RGPD. La transparence concernant l’utilisation des données et l’obtention du consentement des utilisateurs sont également essentielles pour instaurer la confiance et protéger la confidentialité​.

Transparence et explicabilité

Face à l’omniprésence croissante de l’IA et à la multiplication de ses cas d’utilisation, nous devons pouvoir lui faire confiance et tenir cette technologie pour responsable — or de nombreux utilisateurs ne font pas confiance aux systèmes d’IA. Cette confiance passe par la transparence des systèmes d’IA. Les pratiques d’IA explicable (XAI) permettent aux utilisateurs et aux parties prenantes de comprendre comment les algorithmes d’IA prennent leurs décisions. En fournissant des explications claires et compréhensibles sur les processus de l’IA, les organisations peuvent renforcer la confiance des utilisateurs et faciliter une meilleure prise de décision. Un système transparent permet d’identifier et de traiter facilement les problèmes éthiques, et de garantir une utilisation responsable des systèmes d’IA​​.

Suppression d’emplois et impact économique

L’une des principales préoccupations liées à l’essor de l’IA concerne la suppression d’emplois, les systèmes automatisés remplaçant des fonctions humaines. Pour atténuer ce problème, il faut mettre en place des stratégies de transition des effectifs vers de nouvelles fonctions ou des fonctions amenées à évoluer, notamment des programmes de reconversion et de perfectionnement destinés à préparer les employés aux postes créés par les progrès de l’IA. Les organisations doivent prendre en compte les répercussions sociales plus larges du déploiement de solutions d’IA et s’efforcer de mettre en œuvre des pratiques conciliant progrès technologique et stabilité socioéconomique.

Impact environnemental

Le déploiement et l’entraînement de grands modèles d’IA, en particulier de l’IA générative, nécessitent d’importantes ressources de calcul, ce qui entraîne une consommation d’énergie et un impact environnemental considérables. Les organisations qui utilisent l’IA doivent développer et mettre en œuvre des modèles d’IA économes en énergie et optimiser les ressources de calcul afin de réduire leur empreinte carbone. Encourager des pratiques durables dans le développement et l’exploitation de l’IA est indispensable pour réduire l’impact environnemental et promouvoir des technologies d’IA vertes​.

Les 3 meilleures formations pour en apprendre davantage sur l’IA et l’IA générative

L’intelligence artificielle sous toutes ses formes progresse à un rythme remarquable. Il est donc avantageux pour les professionnels de la technologie de bien connaître les compétences et les évolutions liées à l’IA. Voici des formations pertinentes pour vous aider à utiliser efficacement ces technologies. Notez que, même si chaque titre ci-dessous fait référence à l’IA générative, ces formations enseignent toutes des concepts fondamentaux qui couvrent également la technologie de l’IA dans son ensemble.

Introduction à l’IA générative par Google Cloud

Cette formation fournit des bases solides sur l’IA générative et couvre les concepts fondamentaux, les types de modèles et les applications pratiques. Elle s’adresse aux personnes qui découvrent le domaine et souhaitent explorer le potentiel de l’IA générative à l’aide d’outils Google Cloud tels que Vertex AI. Les apprenants peuvent suivre cette formation à leur rythme pour 59 dollars US par mois avec leur abonnement Coursera Plus.

L’IA générative pour tous, par DeepLearning.AI

La formation d’Andrew Ng propose une introduction complète à l’IA générative. Elle aborde le fonctionnement, les utilisations et l’impact de l’IA générative dans divers secteurs. Elle comprend également des exercices pratiques pour mettre en application les concepts appris. Vous pouvez accéder à cette courte formation sur l’IA générative via Coursera pour 49 dollars US et obtenir un certificat partageable à l’issue de la formation.

L’IA générative avec les grands modèles de langage, par AWS et DeepLearning.AI

Fondée sur un partenariat entre AWS et DeepLearning.AI, cette formation de niveau intermédiaire aborde l’utilisation de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4 pour l’IA générative. Elle couvre l’architecture, les processus d’entraînement et les applications pratiques des LLM, entre autres sujets. La formation s’adresse aux data scientists, aux développeurs en IA et à toute personne souhaitant maîtriser les LLM et les appliquer efficacement dans son travail. Vous pouvez vous inscrire à cette formation à votre rythme via Coursera pour 49 dollars US par mois, ou la suivre gratuitement en auditeur libre afin d’accéder aux supports, à l’exception des éléments notés.

Foire aux questions (FAQ)

En résumé : IA générative vs IA

L’IA générative et l’IA traditionnelle présentent chacune des atouts et des défis qui leur sont propres. L’IA générative est conçue pour la créativité : elle produit des contenus nouveaux et innovants et s’intègre de plus en plus dans des domaines comme l’art, la musique et la création de contenu. À l’inverse, l’IA traditionnelle se concentre sur l’analyse de données existantes afin d’améliorer l’efficacité, la précision et la prise de décision, ce qui la rend précieuse dans les secteurs qui privilégient la constance et la prévisibilité, comme la finance, la santé et l’industrie.

À mesure que ces deux technologies continueront d’évoluer rapidement, leurs différences s’estomperont probablement, la créativité de l’IA générative et les capacités d’analyse de données de l’IA se retrouvant côte à côte dans de nombreuses applications avancées.

Lisez notre guide consacré aux meilleurs outils et applications d’IA générative pour en savoir plus sur les plateformes que les entreprises utilisent pour déployer ces technologies dynamiques dans l’ensemble de leurs activités.