L’Intelligence artificielle (IA) générative est une spécialisation récente de l’Intelligence artificielle. On définit l’intelligence artificielle comme la conception de programmes informatiques capables d’accomplir des tâches impliquant normalement l’intelligence humaine (tout ce qui se rapporte à la parole, à l’analyse d’images, à l’élaboration de stratégie dans des jeux, etc.).
Des progrès récents ont été faits dans la production de textes, d’images, de vidéos ou de musique. On parle alors d’intelligence artificielle générative (AIG) car les programmes informatiques liés (et les algorithmes, c’est-à-dire les suites d’instructions derrière les programmes) « génèrent » du texte, des images ou du son.
Il n’y a pas d’opposition stricte entre intelligence artificielle (IA) et intelligence artificielle générative (IAG) car il a existé des systèmes capables de produire du texte ou des images presque depuis les débuts de l’IA (ou, à tout le moins, des recherches sur ces thèmes). La nouveauté principale est la qualité, la diversité et plus globalement le réalisme des résultats obtenus avec les systèmes récents (textes pertinents et cohérents, images plus vraies que nature, etc.).
Cette brusque amélioration est due à plusieurs éléments. Le premier point, essentiel, est l’accès à des ensembles de données gigantesques (des milliards de textes ou d’images, par exemple) qui permettent aux systèmes d’avoir des montagnes d’exemples pour produire de nouveaux textes ou images réalistes, sans être simplement des copies de données existantes.
Pour le reste, on dispose aujourd’hui, d’une part, de l’augmentation astronomique de la puissance de calcul des ordinateurs (grâce aux puces de type GPU, qui permettent de faire extrêmement rapidement les calculs à la base des techniques utilisées pour ce type de système), de l’autre de nouveaux algorithmes (dits…
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Auteur: Thierry Poibeau, DR CNRS, École normale supérieure (ENS) – PSL
