L’intelligence artificielle (IA) générative est aujourd’hui l’un des domaines de recherche et de développement les plus passionnants. Dans ce guide complet, nous examinerons ce qu'est exactement l'IA générative, comment elle fonctionne, les différents types de modèles d'IA générative et le rôle de la collecte de données et du web scraping dans la formation de ces modèles.
Qu'est-ce que l'IA générative ?
L’IA générative fait référence aux systèmes d’intelligence artificielle capables de générer de nouveaux contenus numériques originaux basés sur les données sur lesquelles ils ont été formés. Les résultats produits par l’IA générative peuvent inclure des images, des vidéos, de l’audio, du texte, du code, etc.
Alors que la plupart des modèles d'IA sont entraînés pour analyser les données et faire des prédictions ou des classifications à leur sujet, les modèles génératifs créent de tout nouveaux artefacts qui n'existent pas dans leurs données d'entraînement. Ils sont capables de produire ces nouveaux résultats en apprenant les modèles et les relations sous-jacents dans de grands ensembles de données.
Certaines fonctionnalités clés des modèles d’IA générative incluent :
- Génération de texte – Création de contenu écrit cohérent basé sur des invites textuelles (par exemple ChatGPT)
- Génération d'images – Produire des images originales à partir de descriptions textuelles (par exemple DALL-E 2)
- Génération audio – Synthétiser une parole ou une musique humaine réaliste (par exemple Sonantic)
- Génération vidéo – Création de vidéos animées à partir de zéro (par exemple RunwayML)
- Synthèse de données – Générer des ensembles de données synthétiques pour former d'autres modèles d'IA
- Contenu créatif – Aider les humains à imaginer et à créer de l'art, des histoires, du code et d'autres artefacts
En résumé, l’IA générative se concentre sur la création de quelque chose de nouveau, tandis que la plupart des autres IA consistent à analyser quelque chose d’existant.
En quoi l’IA générative est-elle différente de l’IA traditionnelle ?
Les modèles d'IA traditionnels sont formés via enseignement supervisé, où ils reçoivent explicitement les paires d'entrées-sorties souhaitées dont ils peuvent apprendre. Par exemple, un classificateur d'images voit de nombreuses images étiquetées de chats et de chiens afin qu'il puisse apprendre les modèles visuels permettant de distinguer les deux.
Les modèles d’IA générative s’appuient davantage sur apprentissage non supervisé des techniques telles que l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage par renforcement pour extraire des modèles à partir de données d'entraînement non étiquetées. Ils obtiennent une compréhension implicite de la structure des données plutôt que de se voir dire explicitement ce qu'il faut rechercher.
Cela permet aux modèles génératifs d'aller au-delà de la simple classification des données ou de la prévision des résultats sur la base de règles prédéfinies. Ils peuvent synthétiser de tout nouveaux points de données et établir des liens créatifs entre les concepts au sein de grands ensembles de données.
Quelques différences clés entre l’IA traditionnelle et l’IA générative :
- Objectif – L’IA générative vise à créer de nouveaux contenus, tandis que l’IA traditionnelle analyse les données existantes
- Formations – Les modèles génératifs utilisent davantage de techniques non supervisées que l’apprentissage supervisé traditionnel
- Données – Les modèles génératifs nécessitent des ensembles de données de formation beaucoup plus vastes et diversifiés
- Applications – L’IA générative permet des applications plus créatives par rapport à l’IA analytique
- Performance – Les modèles génératifs sont plus difficiles à évaluer ; il n'y a pas de bonnes ou de mauvaises réponses claires
En résumé, l’IA générative ouvre la possibilité aux ordinateurs de générer du contenu créatif et original en apprenant des modèles à partir du Big Data de manière non supervisée.
Types de modèles d'IA génératifs
Il existe aujourd’hui plusieurs techniques utilisées pour alimenter différents types de systèmes d’IA générative :
Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
Les GAN se composent de deux réseaux neuronaux – un générateur et un discriminateur – qui fonctionnent ensemble pour créer des données synthétiques réalistes. Le générateur crée de faux échantillons, tandis que le discriminateur tente de détecter quels échantillons sont réels ou générés. Ces deux réseaux s'affrontent dans un « jeu » contradictoire pour améliorer la capacité du générateur à créer des données d'apparence authentique.
Les GAN sont couramment utilisés pour :
- Générer de fausses images et vidéos photoréalistes
- Création de données de formation synthétiques pour d'autres modèles d'apprentissage automatique
- Augmentation des données pour élargir les ensembles de données pour les systèmes de vision par ordinateur
Auto-encodeurs variationnels (VAE)
Les VAE sont un type de réseau neuronal utilisé pour générer de nouvelles données similaires à celles contenues dans l'ensemble de formation. Ils fonctionnent en compressant les données d'entrée dans une représentation spatiale latente, puis en décodant cette représentation dans la sortie souhaitée.
Les VAE sont bien adaptées pour :
- Générer de nouvelles images, audio et vidéo
- Détection d'une anomalie
- Apprentissage des représentations à partir d’ensembles de données complexes
Modèles de diffusion
Les modèles de diffusion constituent une nouvelle classe de modèles génératifs capables de produire des données synthétiques de haute qualité en commençant par du bruit aléatoire et en le modifiant progressivement pour obtenir des sorties plus réalistes.
Ils ont montré d’excellents résultats dans :
- Génération d'images haute résolution
- Synthèse texte-image
- Génération audio
Transformateurs
Les transformateurs sont un type d'architecture de réseau neuronal particulièrement adapté au traitement des données textuelles. Les grands modèles de langage basés sur des transformateurs comme GPT-3 ont démontré des capacités exceptionnelles de génération de texte.
Les principales applications des modèles de transformateurs comprennent :
- Génération de langage naturel
- Résumé de texte
- Systèmes de dialogue
- Reconnaissance vocale automatique
Apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement entraîne les modèles d'IA à générer des données séquentielles via un processus itératif d'essais et d'erreurs afin de maximiser une fonction de récompense définie.
Il s’est avéré efficace pour :
- Agents de jeu
- Planification des mouvements du robot
- Optimiser les expériences de chimie
- Problèmes du processus de décision de Markov
Comme vous pouvez le constater, il existe un ensemble diversifié de techniques et de modèles qui stimulent l’innovation dans le domaine de l’IA générative. La bonne approche dépend de vos objectifs et du type de données que vous souhaitez générer.
Comment fonctionnent les modèles d’IA générative ?
Bien que les mathématiques sous-jacentes aux modèles d’IA générative puissent être assez complexes, à un niveau élevé, ils fonctionnent en découvrant des modèles et des relations au sein des données d’entraînement. Décomposons les étapes clés :
1. Collecte et préparation des données
Tous les modèles d'apprentissage automatique nécessitent des ensembles de données de formation volumineux et de haute qualité, adaptés à la tâche à accomplir. Pour l’IA générative, diverses données sont nécessaires pour que le modèle puisse connaître la distribution complète des résultats possibles. Les données brutes doivent être nettoyées et prétraitées dans un format structuré pour la formation.
Le web scraping est souvent utilisé pour assembler les corpus de formation massifs et diversifiés nécessaires aux algorithmes d’IA générative. Les sites publics, les bases de données spécialisées et d'autres sources peuvent tous être exploités pour créer un ensemble de données complet.
2. Pré-formation non supervisée
Le modèle passe par une phase de formation initiale au cours de laquelle il apprend à reconstruire les données d'entrée sans aucune étiquette ni orientation explicite. C’est ce qu’on appelle une pré-formation non supervisée.
Les modèles encodent les données dans une représentation compacte de l'espace latent (comme dans les VAE) ou tentent de prédire le prochain jeton/pixel en fonction du contexte environnant (modèles de transformateur).
Cette pré-formation permet au modèle d'apprendre la structure sous-jacente de base des données avant de passer à la phase suivante.
3. Mise au point
Après une pré-formation sur de grands ensembles de données générales, les modèles génératifs passent par des étapes supplémentaires réglage fin sur des données spécifiques à la tâche cible.
Par exemple, un générateur d'images pré-entraîné sur les photos ImageNet pourrait être affiné sur les images de produits de mode pour mieux générer des vêtements.
Le modèle ajuste ses pondérations lors du réglage fin pour produire des résultats de meilleure qualité pour la distribution de données cible.
4. Génération de données
Une fois la formation terminée, l'utilisateur fournit au modèle génératif une entrée telle qu'une invite de texte, un croquis ou un clip audio.
Le modèle génère un nouveau résultat qui étend ou complète cet apport de manière réaliste, sur la base des modèles appris au cours de la formation.
Les sorties générées sont probabilistes, ce qui signifie que différentes possibilités sont possibles à partir de la même entrée en fonction du caractère aléatoire inhérent au modèle.
5. Évaluation
L'évaluation des véritables performances des modèles génératifs implique à la fois des mesures automatisées et une évaluation humaine. Des mesures telles que la distance de création de Fréchet et le score de création sont couramment utilisées pour la génération d'images.
Cependant, le jugement humain reste essentiel pour évaluer les tâches créatives. Des facteurs tels que la cohérence, l'originalité et la qualité globale nécessitent une évaluation humaine au moyen d'enquêtes, de tests et d'autres méthodes.
Rôle de la collecte de données dans la formation de l'IA générative
S’il existe une condition préalable à la formation de puissants modèles d’IA générative, c’est bien l’accès à des quantités massives de données de formation diversifiées et de haute qualité.
Qu'il s'agisse de corpus de textes contenant des millions de pages Web et de livres, d'ensembles de données d'images géants comme ImageNet ou de données vocales étendues, les modèles gourmands en données comme les GAN et les transformateurs prospèrent lorsqu'ils disposent d'énormes volumes de données sur lesquels apprendre.
Mais d’où viennent toutes ces données de formation ? Et comment pouvez-vous rassembler les énormes ensembles de données nécessaires aux derniers algorithmes génératifs ?
Le web scraping alimente la collecte de données
Le Web scraping est devenu la solution incontournable pour collecter par programmation les grands volumes de données de formation nécessaires aux modèles d'IA génératifs.
Également appelé extraction de données Web ou récolte de données Web, le web scraping utilise des scripts automatisés pour extraire des informations de sites Web via des API ou une exploration. Le texte, les images, les documents et autres types de médias peuvent tous être récupérés à grande échelle.
Le web scraping offre des avantages clés pour l'acquisition de données de formation génératives sur l'IA :
- Escaliers intérieurs – Explorez des milliers de sites pour créer de grands ensembles de données
- Diversité – Extraire des données de différentes sources pour améliorer la variété
- Prix – Peu coûteux par rapport à la collecte manuelle de données
- Automation – Planifiez et personnalisez les importations de données récurrentes
- Gain de temps – Collectez des données beaucoup plus rapidement que la collecte humaine
Explorons quelques exemples d'utilisation du web scraping pour former des modèles d'IA génératifs :
Génération de texte – Grattez des livres en ligne, des articles de presse, des blogs, des forums et d’autres sources de texte pour assembler des corpus géants destinés à former des modèles linguistiques.
Génération d'images – Téléchargez des images en masse à partir de sites de partage de photos, de catalogues de commerce électronique, de réseaux sociaux et bien plus encore pour créer des ensembles de formation complets pour les modèles d'images/vidéos.
Génération audio – Extrayez des clips audio de podcasts, d’émissions de radio, de livres audio et d’autres données vocales du Web pour améliorer la qualité de la voix synthétisée.
Augmentation des données – Utilisez des web scrapers pour rechercher en permanence de nouvelles sources de données en ligne et améliorer la diversité des ensembles de formation au fil du temps.
Mise au point personnalisée – Récupérez des données spécifiques à un domaine telles que des revues médicales ou des catalogues de meubles pour affiner les modèles pour des tâches spécialisées.
Comme vous pouvez le constater, le web scraping peut fournir le carburant nécessaire à pratiquement tous les types de modèles d’IA générative.
Les défis de la collecte de données
Cependant, exploiter efficacement le web scraping se heurte à certains défis majeurs :
- Prévenir la duplication entre les sources de données
- Maintenir la diversité des données entre les catégories/sujets
- Éviter les biais d'échantillonnage en grattant les pages cachées/obscures
- Gérer de gros volumes de données couvrant des To/PB
- Maintenance continue à mesure que les sites évoluent au fil du temps
- Conformité légale aux conditions d’utilisation et aux règles de scraping
L’utilisation d’une plateforme de web scraping robuste et bien conçue est essentielle pour surmonter ces obstacles. Les bons outils peuvent automatiser la planification du scrape, la déduplication, le prétraitement des données, la gestion du stockage, etc.
Les PLATEFORMES de grattage permettent d'économiser du temps et des efforts
Plutôt que de créer des scrapers complexes à partir de zéro, l’utilisation d’une plateforme d’extraction de données Web offre d’énormes avantages :
Configuration simplifiée – Configurez visuellement les scrapers sans codage à l’aide des assistants GUI.
Infrastructure cloud – Exécutez des scrapers sur des serveurs cloud gérés avec mise à l’échelle automatique.
Mise en cache intelligente – Évitez de télécharger à nouveau des données redondantes.
Canalisations de données – Rationalisez les flux de données, du scraping au stockage.
Coopération – Partagez des scrapers entre les équipes.
Le Monitoring – Suivez les performances du travail, les erreurs et les mesures.
Manipulation robuste – Nouvelles tentatives automatiques, proxys et autres fonctionnalités de résilience.
Conformité – Suivez les quotas, les limites et les règles robots.txt du site.
Service client – Obtenez l’aide d’experts humains en cas de besoin.
Donc, si vous souhaitez exploiter la puissance de l’IA générative, une plateforme de web scraping comme GrattageBee, Poulpeou ParseHub fera de l'acquisition de données d'entraînement un jeu d'enfant plutôt qu'un fardeau.
Applications concrètes de l'IA générative
Maintenant que nous avons couvert les fondements clés du fonctionnement de l'IA générative, explorons certaines des applications passionnantes du monde réel qu'elle permet dans tous les secteurs :
Création de contenu créatif
Les modèles génératifs peuvent agir comme des assistants créatifs pour aider les humains à imaginer et à produire du contenu numérique original. Par exemple:
Écriture – Des outils tels que Sudowrite, Jasper et AI Writer génèrent des articles de blog, des histoires et d'autres contenus textuels basés sur de courtes invites.
Ajouter des images – DALL-E 2, Midjourney et Stable Diffusion synthétisent des images visuelles saisissantes à partir de textes et de croquis.
3D / VR – Les champs de rayonnement neuronal peuvent créer des environnements et des objets 3D immersifs pour les jeux et la réalité virtuelle.
Musique – Des systèmes d’IA comme Aiva et Amadeus Code composent des partitions musicales et des mélodies originales.
Traitement du langage naturel
Les grands modèles de langage comme GPT-3 démontrent des compétences remarquables dans diverses tâches de PNL :
IA conversationnelle – Les chatbots et les assistants numériques alimentés par des modèles comme Claude d'Anthropic peuvent engager un dialogue plus naturel.
Résumé de texte – Condensez rapidement les documents en résumés concis de haut niveau.
Génération texte-texte – Effectuer des réécritures sémantiques de texte pour la localisation, la simplification, etc.
Analyse des sentiments – Mieux évaluer le ton émotionnel et l’intention du texte.
Découverte de médicament
L'IA générative accélère le processus de création de médicaments pharmaceutiques en :
Génération moléculaire – Les modèles inventent des structures moléculaires complètement nouvelles avec les propriétés pharmacologiques souhaitées. Cela élargit considérablement l’espace de recherche de drogues.
Prédiction de la bioactivité – Les systèmes d'IA peuvent prédire l'efficacité des molécules candidates contre les cibles pathologiques et leur toxicité. Cela permet de se concentrer sur les options les plus prometteuses.
Rétrosynthèse – Étant donné un composé cible, l’IA peut concevoir des voies de synthèse en plusieurs étapes et les réactions chimiques requises à partir des matières premières disponibles.
Recommandations de contenu personnalisé
L'IA générative permet des suggestions de contenu plus personnalisées en fonction des intérêts et des caractéristiques uniques d'un individu.
Par exemple, le moteur de recommandation de TikTok exploite l’IA vidéo et audio générative pour produire des recommandations sur mesure calibrées selon les préférences de chaque utilisateur. Cela stimule l'engagement en proposant aux gens du contenu qu'ils sont plus susceptibles d'apprécier mais qu'ils n'auraient peut-être pas découvert autrement.
Génération de données synthétiques
Les données du monde réel nécessaires à la formation des modèles sont souvent rares, inégalement réparties ou contiennent des informations privées sensibles. Les modèles génératifs peuvent atténuer ces problèmes en produisant des ensembles de données synthétiques de haute qualité.
Cas d'utilisation potentiels :
Augmentation des données – Développez les petits ensembles de données pour la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, etc.
Simulations – Créez des environnements simulés pour former en toute sécurité les systèmes de véhicules autonomes.
Personnalisation – Synthétiser les données adaptées aux utilisateurs individuels pour préserver la confidentialité.
Cas de test – Générez des cas extrêmes pour des tests de modèles plus rigoureux.
Comme vous pouvez le constater, l’IA générative a le potentiel de changer la donne dans presque tous les secteurs imaginables. Nous n’avons fait qu’effleurer la surface de ce qui deviendra possible à mesure que la technologie mûrira.
Les perspectives d’avenir de l’IA générative
Grâce aux progrès récents en matière d’apprentissage profond et d’infrastructure informatique, l’IA générative passe rapidement des laboratoires de recherche à une utilisation généralisée dans le monde réel. Voici quelques prédictions sur ce que l’avenir pourrait nous réserver à mesure que les modèles génératifs continuent d’évoluer :
De plus en plus de startups émergeront et chercheront à démocratiser l'IA générative pour les petites équipes avec des outils et des API faciles à utiliser. L'accès ne restera pas limité aux seuls acteurs de la Big Tech.
À mesure que les modèles deviennent de plus en plus grands (des milliards de paramètres), les coûts de formation vont exploser. Cela pourrait motiver une évolution vers des architectures de modèles plus efficaces.
Des modèles génératifs spécialisés adaptés à des domaines de contenu spécifiques tels que la médecine, le droit, les domaines STEM, etc. émergeront plutôt que de simples modèles généraux à usage général.
L'IA générative deviendra un élément standard de nombreux produits logiciels pour ajouter des fonctionnalités créatives telles que la création de contenu intelligent, des recommandations personnalisées, des interfaces conversationnelles et bien plus encore.
La réglementation concernant la divulgation du contenu généré, la prévention des impacts sociétaux néfastes et l’attribution appropriée des œuvres créatives augmenteront. Les cadres de gouvernance ont beaucoup de retard à rattraper.
La frontière entre les créations purement artificielles et les créations collaboratives homme-IA va s’estomper. Les hybrides pourraient devenir la norme pour de nombreuses applications génératives.
La prochaine décennie de progrès en matière d’IA générative promet d’être une aventure passionnante en montagnes russes. Les données serviront de carburant à ces avancées à chaque étape du processus. Les équipes cherchant à capitaliser sur les opportunités offertes par les modèles génératifs feraient bien d’investir dès le début dans des pipelines de données robustes.
Points clés à retenir sur l’IA générative
Récapitulons les points clés :
Les modèles d'IA générative créent de nouveaux contenus numériques originaux tels que des images, des vidéos, du texte et de l'audio qui diffèrent de leurs données d'entraînement.
Ils y parviennent grâce à des approches d’apprentissage non supervisées qui dérivent des modèles à partir d’ensembles de données massifs.
Les algorithmes courants incluent les GAN, les VAE, les modèles de diffusion, les transformateurs et l'apprentissage par renforcement.
Les applications vont de la création de contenu à la conception de médicaments chimiques, en passant par les recommandations et la génération de données synthétiques.
Les capacités des modèles génératifs ont grimpé en flèche grâce à une pré-formation non supervisée sur des données volumineuses combinée à un réglage précis des tâches.
Le Web scraping offre un moyen évolutif d’acquérir les diverses données de formation essentielles au développement de puissants systèmes d’IA générative.
L’avenir est prometteur pour l’IA générative à condition que les équipes établissent les bases d’une infrastructure de données adéquate dès le début de leur parcours. Avec des pipelines de données robustes en place, la préparation de ces modèles gourmands en données cesse d'être un goulot d'étranglement et vous pouvez vous concentrer davantage sur la création d'applications étonnantes alimentées par l'IA générative.
