L’intelligence artificielle (IA) est passée d’un concept abstrait ou d’une théorie à une utilisation pratique réelle. Avec l’essor d’outils d’IA tels que ChatGPT, Bard et d’autres solutions d’IA, de plus en plus de personnes cherchent à en savoir plus sur l’intelligence artificielle et sur la manière de l’exploiter pour améliorer leur travail.
L’IA est de plus en plus utilisée par les individus et les organisations dans divers domaines, notamment la recherche et l’analyse, le développement et d’autres domaines de travail ; on s’attend à un taux de croissance annuel de 37,3 % entre 2023 et 2030.
D’une manière générale, l’IA peut être divisée en trois catégories :
- L’IAforte : l’IA qui peut trouver seule des solutions aux nouveaux problèmes mondiaux est qualifiée d’IA forte. Ce type d’IA peut apprendre et appliquer ses connaissances à de nouveaux cas.
- IA faible : ce type d’IA dispose déjà d’un ensemble d’instructions prédéfinies pour résoudre des problèmes ou des tâches donnés. Elle ne peut pas fonctionner en dehors de ce cadre et pourrait être classée dans la catégorie des IA spécialisées ; les voitures autonomes et les assistants vocaux numériques tels que Siri et Alexa en sont des exemples.
- Super IA : cette IA est encore hypothétique. Ses capacités dépasseront celles de l’intelligence humaine et elle sera capable de résoudre des problèmes complexes impossibles à résoudre par l’homme.
L’IA a de nombreuses fonctions, dont les plus courantes sont l’IA prédictive et l’IA générative.
Cet article passe en revue ces deux concepts pour vous aider à comprendre comment ils fonctionnent et pourquoi ils sont importants.
Qu’est-ce que l’IA prédictive ?
L’IA prédictive est une intelligence artificielle qui recueille et analyse des données afin de prédire des événements futurs. L’IA prédictive vise à comprendre les modèles dans les données et à faire des prédictions éclairées. Elle est utilisée dans divers secteurs tels que la finance pour mener des discussions financières éclairées sur les profits et les pertes possibles en fonction des dossiers, dans les soins de santé pour déterminer si l’état de santé d’une personne penche vers une maladie, et elle peut également être utilisée dans la détection des fraudes.
Comment fonctionne l’IA prédictive ?
Pour que les entreprises puissent s’aligner sur les dernières tendances et conditions du marché afin de conserver un avantage sur leurs concurrents, elles doivent utiliser des données historiques basées sur les tendances et événements précédents pour prévoir les éventuelles occurrences futures. Cela donne aux organisations un avantage pour planifier en amont de certains événements afin de garantir une utilisation maximale de chaque condition de marché.
L’IA prédictive fait son apparition. Elle utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les données historiques et prédire l’avenir. Ces algorithmes identifient des modèles et des relations entre les données pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées et rapides. Les étapes de la préparation de cet algorithme sont les suivantes :
- Collecte et organisation des données: Cette étape consiste à rassembler les données qui doivent être analysées. Il s’agit de s’assurer que les données obtenues sont adaptées à la tâche.
- Prétraitement: Les données brutes n’ont en soi que peu ou pas de valeur. Il est essentiel de filtrer ces données et de supprimer les anomalies ou les erreurs pour s’assurer que seuls les enregistrements correctement formatés sont introduits dans le modèle.
- Sélection des caractéristiques et des algorithmes: La sélection correcte de l’algorithme ou du modèle est essentielle à l’IA prédictive. Le résultat ne peut être précis qu’au niveau de précision de l’algorithme. Après avoir sélectionné le bon algorithme, il est également essentiel de l’entraîner aux caractéristiques spécifiques à détecter pour obtenir les résultats souhaités.
- Évaluation du modèle: Après un processus algorithmique réussi, il est essentiel d’évaluer le résultat sur la base d’un point de référence défini afin de peser l’exactitude des résultats donnés.
La précision d’une prévision dépend uniquement de la qualité et de la pertinence des données fournies à l’algorithme et du niveau de sophistication de l’algorithme d’apprentissage automatique. L’expert humain impliqué dans ce processus joue également un rôle important.
Avantages de l’IA prédictive
Avantages concurrentiels
L’un des avantages notables de l’IA prédictive pour les entreprises est sa capacité à fournir des données prévisionnelles adéquates pour permettre aux entreprises de planifier à l’avance et de maintenir des avantages concurrentiels par rapport à leurs concurrents. Une prévision adéquate des événements futurs aide les entreprises à planifier et à maximiser chaque opportunité.
Prise de décision
L’IA prédictive permet d’accélérer le processus de prise de décision. Dans le monde des affaires, il est très important que chaque décision soit étayée par des données. Grâce à l’IA prédictive, les entreprises peuvent analyser les données et simuler différents scénarios afin de prendre la bonne décision en fonction des informations disponibles.
Augmenter l’efficacité
Un aspect essentiel de l’IA est d’aider à augmenter et à accélérer les tâches qui nécessitent un haut niveau de précision. Avec la disponibilité de données adéquates et une grande précision des prévisions, l’IA prédictive permet de réduire le nombre de tâches répétitives et de le faire avec une grande précision, sans erreur. Cela permet d’accroître l’efficacité des individus et des entreprises.
Limites de l’IA prédictive
Contrainte des données
L’IA prédictive exploite uniquement l’ensemble des données pour ses analyses et ses prédictions. Elle ne dispose donc que des connaissances qui lui sont fournies. Cela peut s’avérer catastrophique dans des conditions critiques où des données et des paramètres essentiels ne sont pas pris en compte dans l’ensemble de données donné et peut aboutir à des prédictions/prévisions erronées.
Prévisibilité de la nature
Dans la nature, tout n’a pas de modèle ; certaines choses se produisent selon des modèles différents sur une longue période, lorsque l’IA prédictive est utilisée pour prévoir ces événements. Elle créera un modèle erroné qui aboutira à un résultat qui ne pourra pas être prouvé.
Courte durée
Étant donné que l’IA prédictive s’appuie uniquement sur les données pour fournir en permanence une prédiction, la prédiction précédente peut avoir une durée de vie courte, en particulier lorsque les données sont générées à un rythme rapide. Il est donc nécessaire d’effectuer une analyse et de mettre à jour le modèle en permanence.
Applications de l’IA prédictive
Services financiers
L’IA prédictive joue un rôle dans la détection précoce des fraudes financières en détectant les anomalies dans les données. Elle peut également être utilisée par les entreprises pour extraire et analyser un large éventail de données financières afin d’améliorer les prévisions financières.
Marketing
Les données sont essentielles pour comprendre les tendances du marché et sélectionner correctement le canal de commercialisation qui fonctionne le mieux et génère le plus d’activités. Grâce à l’IA prédictive, les données marketing peuvent être analysées et présentées de manière à aider les stratèges marketing à créer des campagnes qui produiront des résultats.
Prévisions météorologiques
Les prévisions météorologiques sont devenues plus précises au fil du temps grâce à l’IA prédictive. Des secteurs tels que l’aviation dépendent des conditions météorologiques. Cela a permis de renforcer l’efficacité des opérations et de réduire les risques encourus.
Qu’est-ce que l’IA générative ?
L’IA générative est un type d’IA utilisé pour générer du contenu à partir d’invites. Ce type d’IA utilise une combinaison d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour proposer un contenu quelque peu nouveau. L’IA générative est soumise à une série d’opérations d’alimentation d’ensembles de données, d’analyse et de production de résultats. Ce processus se déroule comme suit :
- Collecte et préparation des données
- Sélection et initialisation de l’architecture du modèle
- Entraînement du modèle
- Évaluation et déploiement
Contrairement à l’IA prédictive, qui est utilisée pour analyser les données et prédire les prévisions, l’IA générative apprend à partir des données disponibles et génère de nouvelles données à partir de ses connaissances.
Comment fonctionne l’IA générative ?
L’IA générative s’appuie sur différents modèles d’apprentissage, tels que l’apprentissage non supervisé et semi-supervisé, pour former des modèles, ce qui facilite l’introduction d’un large volume de données dans les modèles à partir desquels l’apprentissage est possible. L’IA générative analyse ces différents ensembles de données, identifie les modèles dans les données données données et utilise les modèles appris pour produire de nouvelles données réalistes.
L’IA générative comporte plusieurs modèles, chacun ayant ses propres cas d’utilisation et ses propres capacités. Le modèle le plus courant est le suivant :
#1. Les réseaux adversoriels génératifs (GAN)
Les réseaux adversoriels génératifs (GAN) sont l’une des approches d’apprentissage non supervisé de l’apprentissage automatique. Les GAN se composent de deux modèles (le modèle générateur et le modèle discriminateur), qui s’affrontent en découvrant et en apprenant des modèles dans les données d’entrée.
Les deux modèles travaillent simultanément, l’un essayant de tromper l’autre avec de fausses données et l’autre s’assurant qu’il n’est pas trompé en détectant l’original.
Comme le nom l’indique, génératif signifie générer, et contradictoire signifie former un modèle en comparant des données opposées. Les GAN peuvent être appliqués dans divers domaines tels que la synthèse d’images, la génération d’images à partir de textes ou de textes à partir d’images, etc.
#2. Autoencodeurs variationnels (VAE)
Les autoencodeurs variationnels (VAE) sont un modèle génératif basé sur un autoencodeur. Ces autoencodeurs se composent de deux réseaux : le réseau de l’encodeur et celui du décodeur.
Le codeur prend l’échantillon d’entrée et convertit l’information en un vecteur, puis le décodeur prend les vecteurs et les reconvertit en une sortie. Le vecteur sert de représentation des données de l’échantillon d’entrée, qui est compréhensible par le modèle.
Prenons l’exemple de l’entraînement d’un modèle génératif à la détection d’un chien. Nous alimenterons l’autoencodeur avec des échantillons d’images de chiens, et l’encodeur prendra alors l’échantillon et convertira diverses données en vecteurs pour servir de représentation de l’image, puis reconvertira les données en image. Il est important de savoir que l’autoencodeur ne peut pas générer des données de manière indépendante.
C’est là que l’autoencodeur variationnel entre en jeu. Les VAE créent un pool de données identiques et, sur la base de ces données, qui ont été encodées selon un modèle vectoriel similaire, le décodeur peut prendre le vecteur et ajuster légèrement certaines valeurs pour créer un échantillon différent et réaliste.
#3. Modèle de diffusion
Le modèle de diffusion est un modèle génératif qui détruit les données de l’échantillon en ajoutant des bruits gaussiens successifs. Les modèles apprennent ensuite à récupérer les données en supprimant le bruit de l’échantillon de données. Le modèle de diffusion est largement utilisé pour la génération d’images ; c’est la technologie sous-jacente à des services tels que DALL-E, qui est utilisé pour la génération d’images.
Mesure des performances – IA générative
Pour une technologie telle que l’IA générative, il est essentiel de disposer d’un facteur de mesure des performances pour évaluer le succès d’un modèle et d’un résultat donnés. Voici quelques-unes des exigences clés à prendre en compte
Précision et qualité
Une qualité essentielle d’un modèle est de produire un résultat qualitatif. Par exemple, un modèle de génération de texte à partir d’une image qui génère une image de mauvaise qualité va déjà à l’encontre de l’objectif du modèle. Les résultats du modèle doivent être très proches des données réelles.
Rapidité
Le temps est essentiel. Le temps nécessaire pour former un modèle et le temps requis par le modèle pour produire un résultat réaliste est un facteur de performance clé. Supposons qu’un modèle ne parvienne pas à produire une sortie en un temps record par rapport à la sortie d’un humain. Le modèle n’a alors que peu d’avantages. La complexité temporelle du modèle doit donc être très faible pour produire un résultat de qualité.
Quantité d’ajustements nécessaires
Outre la vitesse, la quantité d’ajustements nécessaires avant qu’un résultat ne soit produit est également essentielle pour déterminer la performance d’un modèle. Si le développeur doit déployer beaucoup d’efforts pour répondre aux attentes du client, cela signifie que le modèle n’est pas prêt à être utilisé dans le monde réel.
Avantages de l’IA générative
L’utilisation de l’IA générative présente plusieurs avantages ; dans cette sélection, nous en aborderons quelques-uns.
Efficacité accrue
L’automatisation des tâches peut être rendue possible grâce à l’IA. L’IA générative peut générer du contenu plus rapidement que les humains. La création de contenu devient ainsi plus rapide et plus facile. Cela permet de stimuler la productivité des équipes en les aidant à accomplir plus de tâches dans un temps limité.
Économique
Avec une technologie d’IA comme l’IA générative, les entreprises peuvent économiser de l’argent en automatisant certaines tâches répétitives, réduisant ainsi le besoin de travail manuel. Elle permet également aux entreprises de réduire les coûts liés à l’embauche d’un créateur de contenu pour la production d’images, de sons ou de vidéos.
Une créativité accrue
L’IA générative peut être utilisée pour générer du contenu esthétiquement plaisant. Les modèles d’IA générative ont été entraînés avec diverses données et il leur est plus facile de générer du contenu créatif que le travail humain.
Amélioration de la prise de décision
Les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour générer des données susceptibles de les aider à accélérer le processus de prise de décision, ce qui leur donne un avantage supplémentaire pour capter leurs clients et améliorer l’expérience client.
Inconvénients de l’IA générative
Préoccupations éthiques
L’utilisation de l’IA générative pourrait susciter des inquiétudes quant à la propriété du contenu généré. La génération de contenus inappropriés ou biaisés suscite également des inquiétudes. Étant donné que ces modèles ne sont limités que par la quantité de données fournies, cela pourrait poser de sérieux problèmes.
Formation dépendante des données
Les modèles d’IA générative n’ont pas d’esprit propre. Par conséquent, ces modèles sont limités aux seules données fournies ; dans les cas où l’ensemble de données utilisé pour la formation de ce modèle est inexact ou manque de mérite, il peut en résulter un contenu biaisé ou des résultats entachés d’erreurs.
Mauvais usage et désinformation
Ces derniers temps, avec le développement d’un plus grand nombre d’outils exploitant les capacités de l’IA générative, les fausses images de personnalités populaires créées ou les fausses chansons diffusées qui ont été générées par l’IA se sont multipliées. L’IA générative pourrait être utilisée pour créer ce faux contenu et exploiter les gens.
Applications de l’IA générative
Génération et interprétation de codes
L’IA générative a joué un rôle important dans ce domaine. Avec des outils comme ChatGPT, les développeurs peuvent tester leurs codes, coller des messages d’erreur provenant du développement et obtenir une compréhension approfondie de l’erreur et des solutions possibles. Les développeurs peuvent également donner des instructions et obtenir des exemples de code pour la mise en œuvre.
Chatbots/agents virtuels
Dans le monde des affaires d’aujourd’hui, les demandes de service à la clientèle sont principalement traitées à l’aide de chatbots, contrairement à ce qui se passait auparavant lorsque des humains étaient impliqués. Grâce à l’IA générative, les robots peuvent être formés pour traiter les demandes des clients et trouver des solutions sans l’intervention de l’homme.
Génération de contenu
L’IA générative permet de générer des contenus réalistes (musique, vidéo, images, etc.) à partir d’un modèle donné d’échantillons, ce qui facilite et accélère le processus de création de nouveaux contenus.
IA prédictive et IA générative
L’IA générative est utilisée pour créer de nouveaux contenus, en utilisant l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique pour générer du contenu. Elle est utilisée pour créer des contenus tels que des images, de la musique, du texte, etc.
En comparaison, l’IA prédictive est centrée sur l’analyse des données et la réalisation de prédictions futures à partir de données historiques. L’IA prédictive utilise des algorithmes et l’apprentissage automatique pour analyser ces données et détecter des modèles à utiliser pour d’éventuelles prévisions futures.
L’IA générative et l’IA prédictive utilisent toutes deux l’apprentissage automatique, mais la manière dont elles produisent des résultats diffère. L’une crée des données, l’autre simule des résultats. L’IA générative est donc largement utilisée dans les secteurs qui impliquent la création de contenu, tels que la musique, la mode et l’art.
En revanche, l’IA prédictive est utilisée dans les secteurs où l’analyse des données est largement pratiquée, comme la finance, le marketing, la recherche et les soins de santé.
| Caractéristiques | IA générative | IA prédictive |
| Création de nouveaux contenus | ✅ | ❌ |
| Analyse les données | ❌ | ✅ |
| Utilise l’apprentissage automatique | ✅ | ✅ |
| Simule les résultats | ✅ | ❌ |
| Secteurs d’activité | Musique, mode, art | Finance, marketing, recherche, soins de santé |
Conclusion
Avec davantage d’innovation dans le domaine de l’IA, nous nous attendons à ce que l’IA prédictive et l’IA générative connaissent davantage d’améliorations pour réduire le risque lié à l’utilisation de ces technologies et améliorer les opportunités. Le fossé entre les algorithmes d’IA prédictive et générative se réduira avec le développement, ce qui permettra aux modèles de passer facilement d’un algorithme à l’autre à tout moment et de produire le meilleur résultat possible.