ChatGPT, DALL-E, Mid Journey, DeepMind et prochainement Bard, les technologies dites IA génératives, pour Intelligence Artificielle générative, ont explosé ces derniers mois. La sensation ChatGPT nous fait basculer dans une nouvelle dimension.

Lancé fin novembre 2022, ChatGPT, développé par la société OpenAI, s’invite dans toutes les conversations professionnelles, et même personnelles. Une semaine après son lancement, le prototype avait atteint un million d’utilisateurs, et moins de deux mois après, en janvier 2023, ChatGPT dépassait les 100 millions d’utilisateurs, ce qui en fait l’application ayant eu la croissance la plus rapide jusqu’à ce jour (par comparaison, il a fallu plus de neuf mois à TikTok, et plus de deux ans à Instagram, pour conquérir 100 millions d’utilisateurs mensuels). La révolution de l’intelligence artificielle générative est en marche.

Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle générative ?

D’après ChatGPT, l’Intelligence Artificielle générative est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la génération de contenus ou de solutions à partir d’un modèle appris à partir de données. L’objectif est d’offrir une réponse, de produire du contenu ou des solutions qui sont bien écrites, convaincantes, crédibles en lien avec le contexte décrit par la requête et éventuellement avec un ton si la requête l’indique (formel, informel, professionnel, humoristique).

Les modèles de l’IA générative sont formés sur de grandes quantités de données, par supervision et renforcement. Ils utilisent ce qu’ils ont appris pour générer de nouvelles choses qui peuvent être similaires aux données d’entraînement, mais qui peuvent également être totalement nouvelles. Les modèles sont capables d’apprendre de manière autonome, en interagissant avec les utilisateurs et en s’adaptant à leurs réponses.

L’acronyme GPT de ChatGPT pour « Generative Pre-Trained Transformer » illustre (un peu) son fonctionnement interne. « Generative » représente sa capacité à générer du texte en langage humain naturel, « Pre-Trained » représente le fait que le modèle a déjà été formé sur un ensemble de données fini et « Transformer » représente l’architecture d’apprentissage automatique sous-jacente qui alimente la solution.

Des domaines d’application larges et variés

En général, l’IA générative est utilisée pour automatiser les tâches créatives et pour explorer de nouvelles idées et solutions dans des domaines variés. Ses domaines d’application sont nombreux, ainsi ces nouvelles solutions peuvent permettre de :

– Générer de la musique, des images, des vidéos, des textes, des designs ;

– Répondre à des questions sur des sujets généraux, tels que l’histoire, la géographie, la science et la technologie ;

– Écrire des histoires, des poèmes, des nouvelles, des articles, des citations, des scénarios, des posts Instagram ou LinkedIn, etc. ;

– Traduire un texte d’une langue à une autre ;

– Faire la conversation sur n’importe quel sujet, comme si vous parliez à un ami, en choisissant un ton, voire un personnage ou un rôle ;

– Résumer des textes en quelques points clés, mais aussi des livres, des films ou des séries télévisées ;

– Faire des prédictions sur des sujets tels que la météo, les actions boursières et le sport ;

– Générer du code informatique à partir de spécifications ;

– Suggérer des films, des livres et de la musique en fonction de vos préférences personnelles ;

– Analyser la tonalité d’un texte et le classer dans la catégorie « positif », « négatif » ou « neutre » ;

– Retranscrire de la voix en texte ;

– Planifier un itinéraire pour un voyage en voiture, en avion ou à pied, s’informer sur les sites et les musées à visiter, les activités qui peuvent vous intéresser durant votre voyage ;

– Donner des conseils de cuisine, comme des recettes, des substitutions d’ingrédients ou des astuces de préparation ;

– Comparer des produits, tels que des smartphones, des ordinateurs ou des appareils électroménagers, mais aussi des destinations de voyage ;

– Etc…

Son potentiel d’utilisation au quotidien est donc immense et surtout très varié.

Les implications de l’IA générative dans trois domaines différents

Une nouvelle manière de chercher des informations

ChatGPT montre à quel point les chatbots conversationnels peuvent être puissants pour répondre aux requêtes de recherche. Google, le numéro un des moteurs de recherche, n’est pas un chatbot. Est-ce donc la fin des moteurs de recherche comme nous les connaissons aujourd’hui ? En partie certainement.

Inclure un agent conversationnel dans un moteur de recherche qui renvoie une réponse unique revient à en faire l’arbitre de la vérité, choisie parmi les milliards de données parcourues. Reste à savoir si cette réponse est la seule et unique vérité.

Aujourd’hui, les moteurs de recherche répondent de deux manières : pour les requêtes où ils considèrent que la réponse est unique, celles-ci sont présentées dans un encart en haut de page. Pour les autres – qualifiées de NORA (Not One Right Answer) -, elles pointent vers une série de sources, en essayant de placer la meilleure en haut de liste. Un agent conversationnel, au-delà de son interface plus chaleureuse, permet en principe de s’affranchir de l’utilisation de listes et de pointeurs vers d’autres sources.

En réalité, les deux solutions ne répondent pas aux mêmes besoins. D’un côté, une solution comme ChatGPT offre une réponse lorsqu’un moteur de recherche comme Google offre des résultats. En obtenant des résultats, vous pouvez choisir, vous pouvez lire plusieurs avis dans leur contextes respectifs et vous faire votre propre opinion. Ainsi l’arrivée de l’IA générative dans les moteurs de recherche et dans les navigateurs est plus une modification d’interface et une révolution d’usage dans la manière de chercher une information qu’une question de puissance de l’intelligence artificielle qui nourrit ces solutions.

Le prochain blockbuster sera une œuvre composée par l’IA

Comme indiqué précédemment, l’IA générative peut être utilisée pour écrire des articles de presse, de la poésie et même des scripts. Elle peut aussi créer de nouvelles images ou vidéos basées sur celles existantes, créer un nouveau portrait, un nouveau paysage ou une courte vidéo. Google vient de lancer MusicLM, un générateur de musique par IA capable de créer des morceaux de musique à partir d’une description textuelle (aussi appelé prompt), et/ou d’une mélodie fredonnée.

Texte, image et vidéo, audio, les outils pour créer un court métrage, voire un film, sont à portée de main. Certains se sont d’ailleurs déjà essayés à donner une seconde vie à la série « Seinfeld », avec ChatGPT. Lancée début décembre 2022, la série parodique fait fureur sur Twitch, où plus de 10 000 personnes peuvent se réunir simultanément pour regarder en streaming les aventures loufoques des personnages créés par l’intelligence artificielle.

Même si le rendu est encore loin du compte, avec des dialogues parfois incompréhensibles et des scènes mal agencées, nul doute que les progrès seront rapides et permettront de proposer, dans un avenir proche, des œuvres qui enthousiasment des millions de personnes.

Le langage de programmation de demain sera notre langue

D’une manière similaire à une langue naturelle, un langage de programmation est composé d’un alphabet, d’un vocabulaire et de règles de grammaire. Il permet, par exemple, de développer des sites web ou des programmes informatiques. Maîtriser un langage informatique ou devenir un développeur nécessite des études de deux à cinq ans.

Aujourd’hui, le développement No code (sans code) est en pleine expansion. La souplesse de ces nouveaux outils ouvre la possibilité à des équipes métiers, non initiées aux langages de développement informatique, de créer des applications grâce à des interfaces de paramétrage visuelles, en quelques clics ou par simples glisser-déposer, sans aucune ligne de code.

L’IA générative devrait ouvrir une nouvelle voie et élargir encore plus l’accès au développement logiciel en démocratisant la programmation informatique à tous au travers du langage naturel. Elle permettra de s’affranchir de ces langages « codes » aux vocabulaires et à la grammaire spécifiques.

Ces solutions seront, par exemple, très pratiques pour les métiers ou les entrepreneurs qui cherchent à automatiser des tâches répétitives ou à expérimenter et tester rapidement une idée. Concevoir un prototype, un site web ou une maquette pour valider l’appétence des utilisateurs sera possible en quelques heures et de façon gratuite. Mais pour les équipes informatiques garantes de la sécurité des systèmes et des données, et du bon fonctionnement du système d’information, ce sera potentiellement un véritable cauchemar.

Ce ne sont que trois illustrations parmi les milliers d’implications de l’IA générative. Nos activités comme les solutions que nous utilisons au quotidien vont être transformées. Cela comporte toutefois quelques limites. Apporter une réponse unique pose ainsi plusieurs questions : quelle source a été utilisée pour construire la réponse ? En quoi cette réponse est-elle juste ?

Comme toute solution d’intelligence artificielle, ces limites reposent sur les données dont elle se nourrit pour entraîner ses modèles algorithmiques et apporter des réponses les plus pertinentes et justes possibles. « Garbage in, garbage out » est un adage toujours vrai pour ces solutions IA. Si les données d’entrée sont défectueuses ou absurdes, la solution produira des résultats et des réponses absurdes.

Et comme le passé a pu le montrer, les concepteurs de ces solutions devront mettre en place des garde-fous : refuser de prononcer des discours de haine ou raciste, bannir la violence, ne pas propager de désinformation ou générer des spams ou des logiciels malveillants, par exemple. Qui sera compétent pour définir l’éthique de la solution ? Il faudra aussi statuer sur l’utilisation des sources associées à des droits d’auteur.

Cette nouvelle technologie est encore naissante, elle est imparfaite mais elle progresse vite. Les solutions nourries à l’intelligence artificielle génératrice vont changer les usages dans de très nombreux domaines. Elle est peut-être ce que la calculatrice fut aux mathématiques, un outil qui démultiplie nos capacités. Des sociétés vont intégrer les modèles d’IA générative dans des offres et des applications qui faciliteront notre vie quotidienne personnelle et en entreprise.

On peut penser que si vous donnez aux individus de meilleurs outils, si vous les aidez à penser mieux, plus vite, vous leur permettez d’être capables de faire plus, d’étendre leurs capacités. Vous pouvez ainsi les rendre plus créatifs et leur permettre de poursuivre avec succès le chemin vers des découvertes et des progrès toujours plus étourdissants.

Bien utilisé et éthiquement encadré, ce nouvel outil sera aussi important que n’importe quelle grande révolution technologique ayant eu lieu de par le passé. Une chose est sûre, il décuplera le potentiel humain.