Modèles d’IA générative : guide détaillé

Les modèles d’intelligence artificielle générative (GenAI) sont de puissantes plateformes d’IA qui génèrent différents résultats à partir de gigantesques jeux de données d’entraînement, de réseaux neuronaux, d’architectures d’apprentissage profond et d’invites utilisateur. Selon le type de modèle d’IA générative utilisé, vous pouvez générer des images, traduire du texte en images, synthétiser de la parole et de l’audio, créer du contenu original et générer des données synthétiques. De nouvelles entreprises et de nouveaux outils d’IA apparaissent continuellement, et les modèles d’IA générative ont un impact sur les entreprises de différents secteurs. Voici ce qu’il faut savoir sur les modèles d’IA générative et leur entraînement, leurs avantages et leurs défis, ainsi que les principaux cas d’utilisation pour aider votre entreprise.

À RETENIR

• •Les modèles d’IA générative améliorent l’augmentation des données, le traitement automatique du langage naturel et les applications créatives. Ils sont toutefois confrontés à des défis tels que la complexité de l’entraînement, nécessitent beaucoup de ressources et sont vulnérables aux attaques adversariales, ce qui impose de solides pratiques éthiques et de sécurité. (Accéder à la section)
• •Les modèles d’IA générative utilisent de vastes jeux de données et des réseaux neuronaux pour créer des résultats tels que des images, du texte et de l’audio. Ils fonctionnent grâce à l’apprentissage non supervisé ou semi-supervisé afin de reconnaître les schémas présents dans les données et de générer du contenu semblable à celui produit par un humain. (Accéder à la section)
• •
• Différents modèles d’IA générative, notamment les modèles fondés sur les transformeurs, les GAN et les modèles de diffusion, sont entraînés selon des processus variés faisant intervenir des données à grande échelle, des réseaux neuronaux et des méthodes telles que la diffusion directe et inverse pour améliorer la qualité des résultats. (Accéder à la section)

Comment fonctionnent les modèles d’IA générative ?

Les modèles d’IA générative sont d’immenses modèles fondés sur le big data qui alimentent la technologie émergente d’intelligence artificielle capable de créer du contenu. À l’aide de méthodes d’apprentissage non supervisé ou semi-supervisé, les modèles d’IA générative sont entraînés à reconnaître les schémas et les relations, qu’ils soient élémentaires ou globaux, dans des jeux de données d’entraînement provenant de toutes sortes de sources, notamment d’Internet, de wikis, de livres, de bibliothèques d’images et bien plus encore. Cet entraînement permet à un modèle d’IA générative d’imiter ces schémas lorsqu’il génère du nouveau contenu, de sorte que celui-ci puisse sembler avoir été créé par un humain ou lui appartenir plutôt que par une machine.

Les modèles d’IA générative peuvent reproduire très fidèlement du contenu humain réel, car ils sont conçus à partir de couches de réseaux neuronaux qui imitent les synapses entre les neurones du cerveau humain. Lorsque l’architecture du réseau neuronal est associée à de vastes jeux de données d’entraînement, à des algorithmes complexes d’apprentissage profond et d’entraînement, ainsi qu’à des réentraînements et des mises à jour fréquents, ces modèles peuvent s’améliorer et « apprendre » au fil du temps et à grande échelle. Voici différentes technologies et méthodes d’IA utilisées pour créer des modèles d’IA générative :

Réseaux neuronaux et apprentissage profond

Les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond sont deux concepts fondamentaux dans le domaine de l’IA, souvent utilisés comme synonymes. Il existe toutefois de subtiles différences entre ces deux notions.

Les réseaux neuronaux sont des modèles informatiques inspirés de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Ils se composent de nœuds ou neurones interconnectés, organisés en couches conçues pour communiquer entre eux. Les réseaux neuronaux apprennent en ajustant les poids et les biais de ces connexions au moyen d’un processus appelé rétropropagation. L’un des exemples les plus connus de réseau neuronal est l’algorithme de recherche de Google, qui est probablement le plus grand réseau existant.

L’apprentissage profond, quant à lui, est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux dotés de plusieurs couches cachées. Ces réseaux neuronaux multicouches, appelés réseaux neuronaux profonds, permettent aux modèles d’apprendre des schémas et des relations complexes dans les données et de simuler les capacités décisionnelles du cerveau humain. L’apprentissage profond résout divers problèmes, notamment la reconnaissance d’images, le traitement automatique du langage naturel et la reconnaissance vocale.

Méthodes d’entraînement : apprentissage non supervisé et semi-supervisé

L’apprentissage non supervisé est une méthode d’apprentissage automatique qui apprend à partir de données sans supervision humaine. Il permet à l’IA de s’entraîner seule sur des données non étiquetées et d’identifier les schémas, structures et relations qu’elles contiennent. L’apprentissage non supervisé est utile lorsque les données étiquetées sont rares ou difficiles à obtenir, ce qui le rend idéal pour l’analyse exploratoire des données, la segmentation des clients et la reconnaissance d’images. Dans l’IA générative, l’apprentissage non supervisé permet d’appliquer tout l’éventail des algorithmes d’apprentissage automatique à des données brutes et d’améliorer encore les performances des modèles d’IA générative.

L’apprentissage semi-supervisé combine apprentissage supervisé et apprentissage non supervisé. Avec cette méthode, une petite partie des données d’entraînement est étiquetée, tandis que le reste ne l’est pas. Les méthodes d’apprentissage semi-supervisé sont pertinentes lorsqu’il est difficile d’obtenir une quantité suffisante de données étiquetées, alors qu’une grande quantité de données non étiquetées est facilement accessible. Les données étiquetées aident le modèle d’IA à apprendre des schémas initiaux, qu’il peut ensuite utiliser pour effectuer des prédictions sur les données non étiquetées.

Sources de données et reconnaissance des schémas

Les modèles d’IA générative s’appuient largement sur de très grandes quantités de données pour apprendre des schémas et produire du nouveau contenu. La qualité et la diversité des sources de données, notamment le texte, les images, l’audio et la vidéo, ont une influence considérable sur les performances du modèle et la qualité de ses résultats. Les modèles d’IA générative savent reconnaître les schémas présents dans les données sur lesquelles ils sont entraînés. Les modèles d’IA peuvent identifier des relations cachées entre les données et même en apprendre la distribution statistique. Ils peuvent également saisir les caractéristiques propres aux données, comme le timbre d’un comédien vocal, le style d’écriture d’un auteur ou le style artistique d’un peintre.

8 types de modèles d’IA générative

De nombreux types de modèles d’IA générative sont utilisés aujourd’hui, et leur nombre continue d’augmenter à mesure que les experts en IA expérimentent avec les modèles existants. Parmi les nombreux types de modèles d’IA générative figurent les générateurs texte-texte, texte-image, image-image et image-texte. Un modèle peut appartenir à plusieurs catégories ; par exemple, les dernières mises à jour de ChatGPT et de GPT-4 en font un modèle fondé sur les transformeurs, de grande langue, et multimodal. Voici quelques-uns des types les plus courants :

• Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : idéaux pour la duplication d’images et la génération de données synthétiques.
• Modèles fondés sur les transformeurs : idéaux pour la génération de texte et la complétion de contenu ou de code ; les sous-types comprennent les modèles de transformeurs génératifs préentraînés (GPT) et les modèles de représentations d’encodeurs bidirectionnels à partir de transformeurs (BERT).
• Modèles de diffusion : idéaux pour la génération d’images et la synthèse de vidéos ou d’images.
• Autoencodeurs variationnels (VAE) : idéaux pour la création de contenu visuel, audio et vidéo, notamment lorsque les données synthétiques doivent être photoréalistes.
• Modèles unimodaux : modèles configurés pour n’accepter qu’un seul format de données en entrée ; la plupart des modèles d’IA générative actuels sont unimodaux.
• Modèles multimodaux : conçus pour accepter plusieurs types d’entrées et d’invites lors de la génération de résultats ; par exemple, GPT-4 peut accepter à la fois du texte et des images en entrée.
• Grands modèles de langage : conçus pour générer et compléter du contenu écrit à grande échelle, ce sont actuellement les modèles d’IA générative les plus populaires et les plus connus.
• Champs de radiance neuronaux (NeRF) : technologie émergente de réseau neuronal pouvant servir à générer des images 3D à partir d’images 2D.

L’exemple ci-dessous montre une image créée par le générateur texte-image Img2Go en réponse à l’invite suivante : « Un robot qui rit au coucher du soleil. »

Modèles d’IA générative et discriminative

La principale différence entre les modèles d’IA générative et discriminative est que les modèles d’IA générative peuvent créer du contenu et des résultats inédits à partir de leur entraînement. La modélisation discriminative, en revanche, sert principalement à classer des données existantes au moyen de l’apprentissage supervisé. Par exemple, un outil de classification des protéines fonctionnerait avec un modèle discriminatif, tandis qu’un générateur de protéines reposerait sur un modèle d’IA générative.

Modèles d’IA générative et prédictive

Les modèles génératifs sont conçus pour créer quelque chose de nouveau, tandis que les modèles d’IA prédictive sont configurés pour effectuer des prédictions à partir de données déjà existantes. Pour reprendre l’exemple précédent, un outil qui prédit le segment suivant d’acides aminés dans une molécule de protéine fonctionnerait avec un modèle d’IA prédictive, tandis qu’un générateur de protéines nécessiterait une approche fondée sur un modèle d’IA générative.

Lire IA générative et IA prédictive pour mieux comprendre les différences entre les modèles génératifs et prédictifs.

Comment les modèles d’IA générative sont-ils entraînés ?

L’entraînement des modèles d’IA générative est un processus complexe qui comporte plusieurs étapes clés, notamment la sélection de l’architecture du modèle, la collecte et la préparation des données, ainsi que l’entraînement du modèle.

Étape 1 : sélectionner l’architecture de modèle adéquate

Un modèle d’IA est conçu pour reproduire les processus de pensée humaine, la résolution de problèmes, la prise de décision et la reconnaissance des schémas en traitant diverses sources de données. L’architecture d’un modèle en établit le cadre fondamental et vous aide à contrôler la manière dont il apprend à partir des données et génère du nouveau contenu. Le choix de l’architecture dépend de la tâche spécifique et du type de données utilisé. Après avoir choisi une architecture, vous devez ajuster soigneusement les hyperparamètres, car ils peuvent avoir une influence considérable sur les performances du modèle d’IA.

Étape 2 : collecter et préparer les données

Sans collecte et préparation adéquates des données, les modèles d’IA ne pourront pas les analyser et les interpréter efficacement. Lors de la collecte, obtenez un jeu de données vaste et diversifié, représentatif de la tâche que votre modèle d’IA est destiné à accomplir. Après l’acquisition des données, nettoyez-les et prétraitez-les afin de supprimer les données incorrectes, corrompues, dupliquées ou incomplètes. Vous vous assurez ainsi que votre modèle d’IA est entraîné sur des données de haute qualité. Des techniques telles que l’augmentation des données contribuent également à accroître la diversité des données d’entraînement et à créer de nouveaux points de données synthétiques.

Étape 3 : entraîner le processus et les algorithmes

L’une des étapes les plus importantes de l’entraînement d’un modèle d’IA consiste à définir la fonction de perte, qui mesure la différence entre la prédiction du modèle et les données réelles. Pour les prédictions numériques, on utilise l’erreur quadratique moyenne (MSE), tandis que la perte d’entropie croisée convient aux prédictions catégorielles. Minimisez la fonction de perte au moyen de la descente de gradient ou de l’algorithme d’optimisation Adam afin de mettre à jour les paramètres du modèle et d’améliorer sa précision au fil du temps.

Étape 4 : évaluer les performances du modèle et les améliorer par itérations

Évaluez les performances de votre modèle d’IA à l’aide de métriques appropriées, telles que le score d’inception (IS) pour évaluer la qualité d’une image et la distance d’inception de Fréchet (FID) pour quantifier le réalisme des images générées par un GAN. Expérimentez également avec différents hyperparamètres, notamment le taux d’apprentissage et la taille des lots, afin de les affiner et de trouver la configuration optimale. Si les résultats de l’évaluation ne sont pas satisfaisants, perfectionnez les données, l’architecture du modèle ou les processus d’entraînement, puis répétez continuellement le processus d’évaluation.

Entraînement des différents types d’IA générative

Même si le processus général suit les étapes décrites ci-dessus, les différents types de modèles d’IA générative, notamment les modèles fondés sur les transformeurs, les réseaux antagonistes génératifs et les modèles de diffusion, sont entraînés de manière légèrement différente.

Entraînement des modèles fondés sur les transformeurs

Les modèles fondés sur les transformeurs sont conçus à partir d’immenses réseaux neuronaux et d’une infrastructure de transformeurs qui permettent au modèle de reconnaître et de mémoriser les relations et les schémas présents dans les données séquentielles. Pour commencer, ces modèles sont entraînés à parcourir, stocker et « mémoriser » de vastes jeux de données provenant de sources variées et, parfois, dans des formats variés. Les sources de données d’entraînement peuvent être des sites web et des textes en ligne, des articles d’actualité, des wikis, des livres, des collections d’images et de vidéos, ainsi que d’autres ensembles volumineux de données fournissant des informations précieuses.

À partir de là, les modèles de transformeurs peuvent contextualiser toutes ces données et se concentrer efficacement sur les éléments les plus importants du jeu de données d’entraînement grâce au contexte ainsi appris. Les séquences que ce type de modèle reconnaît au cours de son entraînement déterminent la manière dont il répond aux invites et aux questions des utilisateurs.

Essentiellement, les modèles fondés sur les transformeurs sélectionnent l’élément de données suivant le plus logique à générer dans une séquence de données. Des encodeurs et/ou des décodeurs sont intégrés à la plateforme pour décoder les jetons ou les blocs de contenu segmentés en fonction des entrées utilisateur.

Entraînement des modèles GAN

Les modèles GAN (réseaux antagonistes génératifs) sont entraînés avec deux sous-modèles constitués de réseaux neuronaux différents : un générateur et un discriminateur. Le générateur produit du contenu à partir des entrées utilisateur et des données d’entraînement, tandis que le discriminateur évalue le contenu généré par rapport à des exemples « réels » afin de déterminer quel résultat est réel ou exact.

Tout d’abord, le générateur crée de nouvelles données « fictives » à partir d’un signal de bruit aléatoire. Ensuite, le discriminateur compare à l’aveugle ces données fictives aux données réelles du jeu de données d’entraînement du modèle afin de déterminer quelles données sont « réelles », autrement dit les données originales. Les deux sous-modèles répètent ce processus jusqu’à ce que le discriminateur ne soit plus capable de détecter de défauts ou de différences entre les nouvelles données générées et les données d’entraînement.

Entraînement des modèles de diffusion

Les modèles de diffusion nécessitent à la fois un entraînement direct et un entraînement inverse, ou une diffusion directe et une diffusion inverse. Le processus de diffusion directe consiste à ajouter du bruit aléatoire aux données d’entraînement. Le modèle est entraîné à générer des résultats à partir de ces données bruitées, moins affinées ou spécifiques. Le bruit introduit des variations et des perturbations dans les données, ce qui rend le modèle plus robuste et l’aide à apprendre différents résultats possibles pour une entrée donnée.

Lorsque le processus de diffusion inverse commence, le bruit est progressivement supprimé ou inversé dans le jeu de données afin de générer un contenu correspondant aux caractéristiques de l’original. Ce processus encourage le modèle à se concentrer sur la structure et les schémas sous-jacents des données plutôt que de s’appuyer sur le bruit pour produire les résultats souhaités. En supprimant progressivement le bruit, le modèle apprend à produire des résultats qui correspondent étroitement aux caractéristiques souhaitées des données d’entrée originales.

Dans ce cas, le bruit se définit au mieux comme des signaux qui provoquent des comportements que vous ne souhaitez pas conserver dans votre jeu de données final, mais qui vous aident à distinguer progressivement les entrées et les résultats de données corrects des incorrects.

Avantages des modèles d’IA générative

Les modèles d’IA générative offrent divers avantages essentiels à l’avenir de l’intelligence artificielle. Voici quelques-unes des applications les plus courantes de l’IA générative :

• Augmentation des données : les modèles génératifs peuvent servir à enrichir les jeux de données en générant des données synthétiques. Cette approche est utile lorsque l’on ne dispose pas d’une quantité suffisante de données réelles étiquetées, notamment pour entraîner d’autres modèles d’apprentissage automatique.
• Génération de données synthétiques : les modèles d’IA générative peuvent créer de nouveaux jeux de données qui imitent les données réelles de clients sans compromettre la confidentialité, puisqu’ils ne contiennent pas d’informations issues du monde réel. Vous pouvez générer des données synthétiques pour répondre aux besoins d’une application ou d’un secteur donné lorsque les données réelles sont rares ou difficiles à obtenir.
• Traitement automatique du langage naturel : les modèles d’IA générative peuvent servir à créer des chatbots d’IA et des assistants virtuels d’IA capables de comprendre et de générer des réponses semblables à celles d’un humain en langage naturel. Ils peuvent produire du texte de qualité humaine pour la création de contenu, notamment des articles, des récits et bien plus encore.
• Synthèse d’images et de vidéos : l’IA générative permet aux artistes, aux designers et aux entreprises de générer des images et du contenu vidéo synthétique tout en réduisant les coûts de production. Les modèles d’IA générative peuvent créer du contenu très réaliste utile à diverses fins, comme la création de motifs inédits, d’effets spéciaux pour le cinéma ou les jeux vidéo, ou d’inspirations pour le design. Vous pouvez également personnaliser ces modèles selon votre style et vos préférences afin de générer du contenu en accord avec votre marque et votre vision. 
• Applications créatives et artistiques : les modèles d’IA générative peuvent servir à créer de l’art, de la poésie, de la musique et d’autres œuvres artistiques. Par exemple, Jukebox d’OpenAI, un modèle génératif, peut composer de la musique dans différents genres. Les modèles d’IA générative peuvent également être utilisés pour la synthèse de contenu, car ils sont capables de produire du contenu varié et créatif et de faciliter les processus de réflexion et d’idéation.
• Polyvalence dans différents domaines : les modèles d’IA peuvent être affinés pour diverses tâches, comme la traduction, la synthèse et la réponse aux questions. Ils peuvent également être adaptés à différents domaines et secteurs grâce à un entraînement et à un réglage précis appropriés. Par exemple, selon le réglage, le résultat peut être très sérieux et formel, ou décontracté et récréatif. Le mode et le ton du résultat peuvent être ajustés avec une précision remarquable.

Découvrez d’autres cas d’utilisation concrets de l’IA générative dans notre liste d’exemples clés d’IA générative.

Défis des modèles d’IA générative

Les modèles d’IA générative, bien que puissants et polyvalents, sont également confrontés à des défis qui limitent leurs capacités. Ces difficultés découlent de la complexité inhérente aux tâches que les modèles sont censés accomplir, des limites des méthodes actuelles et des implications éthiques de l’utilisation de l’IA. Voici quelques-uns des défis les plus courants des modèles d’IA générative :

• Effondrement des modes dans les GAN : les GAN peuvent subir un effondrement des modes, phénomène au cours duquel le générateur apprend à tromper le discriminateur en produisant un ensemble limité de résultats, au mépris de la diversité présente dans les données d’entraînement. Cela peut entraîner la génération d’un contenu répétitif ou moins varié.
• Complexité de l’entraînement : les modèles génératifs nécessitent souvent de grandes quantités de données et de ressources informatiques pour leur entraînement, ce qui limite leur accessibilité pour les petits laboratoires de recherche et les chercheurs individuels. Ils requièrent également des connaissances propres au domaine, car un manque d’expertise dans celui-ci peut conduire le modèle d’IA à produire des résultats sous-optimaux, voire des hallucinations d’IA.
• Attaques adversariales : les modèles génératifs, en particulier les GAN, sont vulnérables aux attaques adversariales, au cours desquelles de petites perturbations des données d’entrée peuvent entraîner des résultats inattendus ou malveillants. La mise au point de moyens efficaces pour lutter contre ces attaques constitue un domaine de recherche actif.
• Réglage précis et apprentissage par transfert : Adapter des modèles génératifs préentraînés à des tâches ou à des domaines spécifiques peut s’avérer difficile. La capacité à effectuer un réglage fin sans provoquer d’oubli catastrophique ni de dégradation des performances constitue une autre préoccupation persistante de la recherche et nécessite davantage de travail et d’investissements.

Exemples de modèles d’IA générative

De nombreux fournisseurs d’IA générative conçoivent leurs outils en s’appuyant sur un modèle existant populaire. Par exemple, bon nombre des nouveaux outils Copilot de Microsoft fonctionnent avec GPT-4 d’OpenAI. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des modèles d’IA générative les plus populaires actuellement disponibles :

• GPT-X: GPT-3, GPT-3.5 et GPT-4 sont différentes générations du modèle de base GPT, géré, détenu et créé par OpenAI. La dernière version, GPT4, utilise un grand modèle de langage multimodal qui sert de base à ChatGPT.
• OpenAI Codex: Autre modèle d’OpenAI, Codex est capable de générer du code et de proposer la complétion de code en réponse à des requêtes en langage naturel. Il constitue le modèle de base d’outils tels que GitHub Copilot.
• Stable Diffusion: L’un des modèles de diffusion les plus populaires, Stable Diffusion de Stability AI est principalement utilisé pour la génération d’images à partir de texte.
• LaMDA: Modèle de type transformeur conçu par Google, LaMDA est destiné à prendre en charge les cas d’usage conversationnels.
• PaLM: Autre grand modèle de langage de type transformeur de Google, PaLM est conçu pour prendre en charge la génération de contenus multilingues et le codage. PaLM 2 est la dernière version du modèle et constitue la base de Google Bard.
• AlphaCode: Outil d’aide au développement et au codage de DeepMind, AlphaCode est un grand modèle de langage qui génère du code à partir de requêtes et de questions en langage naturel.
• BLOOM: BLOOM de Hugging Face est un grand modèle de langage autorégressif et multilingue qui se concentre principalement sur la complétion d’énoncés auxquels il manque du texte ou de chaînes de code auxquelles il manque du code.
• LLaMA: LLaMA est une option de grand modèle de langage de plus petite taille proposée par Meta, dont l’objectif est de rendre les modèles d’IA générative plus accessibles aux utilisateurs disposant de moins de ressources infrastructurelles.
• Midjourney: Midjourney est un modèle d’IA générative qui fonctionne de manière similaire à Stable Diffusion, en générant des images à partir de requêtes en langage naturel saisies par les utilisateurs.

Découvrez comment le développement de l’IA stimule la croissance des modèles d’IA dans notre analyse des tendances actuelles et futures du paysage de l’IA générative.

En résumé : tirer le meilleur parti des modèles d’IA générative

Les modèles d’IA générative sont des solutions d’intelligence artificielle hautement évolutives et accessibles, qui bénéficient à juste titre d’une grande visibilité, car elles complètent et transforment diverses activités opérationnelles des entreprises. Cependant, de nombreuses inquiétudes subsistent quant au fonctionnement de ces outils, à leur manque de transparence et de dispositifs de sécurité intégrés, ainsi qu’à l’éthique de l’IA générative en général. Que votre organisation travaille à développer un modèle d’IA générative, à s’appuyer sur un modèle de base ou utilise simplement ChatGPT pour les tâches quotidiennes, gardez à l’esprit que la meilleure façon d’utiliser les modèles d’IA générative consiste à mettre en place une formation complète des employés et des clients, ainsi que des politiques claires encadrant leur utilisation éthique.

Pour en savoir plus sur les entreprises et organisations qui développent activement des modèles d’IA générative, consultez notre guide consacré aux principales entreprises spécialisées dans l’IA générative.