Conclusion
L’intelligence artificielle générative

L’intelligence artificielle (IA) est née au cours des années 1950, sous l’impulsion de pionniers notamment John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon. Son but est d’implanter sur ordinateur des systèmes simulant des fonctions réputées intelligentes : reconnaissance de la parole et des images, raisonnement, prise de décision, etc.

De tels systèmes se fondent sur différents types de modèles, en particulier les réseaux neuronaux, ou neuromimétiques, qui tirent leur inspiration du modèle cortical humain ou animal : un ensemble d’unités très simples (les « neurones ») en très grand nombre et fortement interconnectés. Un avantage majeur est leur capacité d’apprentissage à partir d’exemples. Vers 2010, des résultats spectaculaires dans de nombreux domaines (jeu de go, interprétation d’images, reconnaissance de la parole, traitement de la langue naturelle écrite, diagnostic) ont mis en lumière un type particulier de ces modèles : les réseaux neuronaux profonds (Deep Neural Networks).

La caractéristique de tels modèles est d’être formés d’un nombre important de couches de neurones pouvant atteindre plusieurs centaines. L’apprentissage profond de ces modèles nécessitent à la fois trois conditions :

• des algorithmes performants (amélioration de la rétropropagation du gradient d’erreur) ;

• des moyens de calcul parfois considérables (processeur spécialisés tels que ceux de la firme Nvidia) ;

• la disponibilité de quantités importantes de données d’apprentissage, notamment les big data, ces données numériques que nous produisons tous quotidiennement de façon massive (messages vocaux et écrits, signaux GPS, informations climatiques, achats, transactions bancaires, publications scientifiques, journaux et revues, etc.)

Parmi ces réseaux neuronaux profonds, un modèle s’est révélé particulièrement performants. Il s’agit des réseaux convolutifs, conçus initialement pour l’image et étendu ensuite à de nombreux domaines d’application.

L’IA générative utilise les réseaux neuronaux profonds pour produire à la demande un texte, une image, une vidéo, une musique, etc. Cette production résulte d’une courte description textuelle appelée prompt. Cet article présente les différents types de modèles d’IA générative et décrit leur fonctionnement. Les domaines de l’écrit (notamment ChatGPT) et de l’image (tel que MidJourney) sont particulièrement considérés.