Qu’est-ce que l’IA (Intelligence Artificielle) générative ?

La GEN vous dit tout sur l'IA générative, cette technologie puissante en plein développement dont les applications ne cessent de s'étendre.

 

Qu’est-ce l’IA (Intelligence Artificielle) générative ?

Avez-vous déjà entendu parler d'intelligence artificielle générative ?

La GEN vous explique ce dont il s'agit, quels sont les avantages mais aussi les inconvénients de cette technologie. Découvrez également les métiers qui recrutent dans le domaine de l'IA et les formations dans ce domaine accessibles près de chez vous !

Tout savoir sur l'intelligence artificielle générative

L'intelligence artificielle générative est une catégorie d'IA qui se concentre sur la création autonome de contenu, tels que des textes, des images, des vidéos, des sons et d'autres types de données, par des systèmes informatiques.

Ces systèmes utilisent des modèles avancés d'apprentissage automatique pour générer du contenu qui peut ressembler à ce qui est créé par des êtres humains.

Les deux types d'IA générative les plus utilisées sont :

  • Les GAN (neurones génératifs antagonistes) : une architecture de réseau de neurones artificiels composée de deux parties, le générateur et le discriminant. Le générateur crée de nouvelles données, tandis que le discriminant essaie de distinguer les données générées de données réelles. Les GAN s'améliorent continuellement à mesure que le générateur tente de tromper le discriminant, créant ainsi des données de plus en plus réalistes. Les GAN sont couramment utilisés pour générer des images, des vidéos et des textes.
  • Les GPT (Generative Pre-trained Transformer) : des modèles d'apprentissage automatique qui ont été formés sur de grandes quantités de données textuelles. Ces modèles peuvent générer du texte cohérent et contextuellement pertinent en fonction des données d'entrée. Ils sont utilisés pour des applications telles que la génération automatique de textes, la traduction automatique et la rédaction assistée par ordinateur.

Les applications de l'IA générative sont nombreuses et très diverses. Elle peut servir pour :

  • Alimenter la création artistique, en générant de l'art visuel, de la musique, de la littérature et d'autres formes d'expression artistique ;
  • Améliorer la création de contenu en aidant les rédacteurs à générer du contenu rédactionnel, tels que des articles, des rapports ou même des scripts pour la création de vidéos ;
  • Créer des mondes virtuels, des personnages et des scénarios dans des jeux vidéo et des simulations ;
  • Personnaliser l'expérience utilisateur en tenant compte des préférences individuelles de chaque utilisateur ;
  • Générer des données de test en informatique ou en science
  • Coder des programmes simples… (grâce notamment au no-code) et remplacer le low-code 

Les concepteurs, les développeurs et les utilisateurs de ces systèmes doivent également être conscients des implications éthiques et sociales et veiller à une utilisation responsable de cette technologie. Voici quelques-uns des principaux inconvénients à avoir en tête :

  • Qualité variable du contenu : Les résultats générés par des modèles d'IA générative peuvent varier en termes de qualité et de pertinence. Il est possible d'obtenir du contenu de qualité médiocre, trompeur ou inutile. L'IA générative peut être utilisée de manière malveillante pour créer de la désinformation, des deepfakes et d'autres formes de manipulation de contenu.  La source du contenu généré par l'IA peut être remise en question, ce qui peut affecter la confiance du public dans les informations en ligne.
  • Problèmes de responsabilité : Déterminer la responsabilité en cas de contenu inapproprié ou problématique généré par une IA peut être complexe, en particulier lorsque les modèles sont pré-entraînés sur de vastes ensembles de données.
  • Surcharge d'informations : L'IA générative peut contribuer à une surcharge d'informations en générant un volume massif de contenu, ce qui peut rendre difficile la recherche de l'information pertinente.
  • Biais et discrimination : Les modèles d'IA générative peuvent reproduire les biais présents dans les données d'entraînement, ce qui peut entraîner la création de contenu discriminatoire, offensant ou partial.
  • Menace pour l'emploi : Dans certains secteurs, l'automatisation de la création de contenu grâce à l'IA générative peut entraîner la suppression d'emplois dans des domaines tels que la rédaction, la conception graphique et la création de contenu.
  • Problèmes de sécurité : Les cybercriminels peuvent utiliser l'IA générative pour créer des contrefaçons, des faux documents et des attaques de phishing plus sophistiqués.
  • Défis éthiques : Les questions éthiques liées à la propriété intellectuelle, à la création de contenu automatisée sans consentement et à la protection de la vie privée suscitent des préoccupations importantes.

Aujourd’hui, il n’y pas de métiers proprement dédiés à l’IA générative mais des métiers liés au déploiement des techniques d’IA qui peuvent permettent ensuite d’exercer dans ce domaine précis. Ce sont tous les métiers que l’on retrouve ici :

En savoir plus sur les métiers de l'IA

 

Prompt engineer : Le développement de l'IA générative a récemment fait émerger un tout nouveau métier, celui de prompt engineer (qu'on peut traduire par ingénieur de requête). Son rôle consiste à optimiser les requêtes faites au système d'intelligence artificielle afin d'obtenir une réponse la plus pertinente possible.

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