« L'envers des mots » : Intelligence artificielle générative

DR CNRS, École normale supérieure (ENS) – PSL, Thierry Poibeau — 2024-01-22T09:43:32Z

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 d'apprentissage profond), qui permettent une analyse très fine des données observées, de les comparer et de les combiner pour produire des contenus nouveaux.

Ces systèmes peuvent ensuite être spécialisés par rapport à des tâches précises. Par exemple, un outil comme ChatGPT peut répondre de façon précise à des questions tout-venant : il s'agit donc toujours de générer du texte, mais de le faire de façon pertinente en fonction d'une question posée (ce qu'on appelle parfois le prompt). Le générateur de texte brut est le modèle GPT, et celui-ci est encapsulé dans un autre modèle gérant le dialogue, pour former l'application ChatGPT.

Le réalisme des résultats a impressionné ces dernières années. C'est aussi un des problèmes majeurs que posent ces techniques : à partir du moment où les textes, les images et les vidéos peuvent être confondus avec la réalité, l'intelligence artificielle générative (AGI) pose d'importantes questions pratiques et éthiques. Elle peut être une source majeure de désinformation (de production de fake news) par exemple.

Une solution parfois proposée est de marquer automatiquement (en anglais « watermark ») les textes ou les images produites par des IA, mais il y aura toujours des systèmes pouvant produire des sorties non estampillées. La régulation de ce type de systèmes est une question ouverte à l'heure actuelle.

Enfin, on entend aussi parler de beaucoup de types d'IA, qui peuvent se recouper ou non, comme l'IA prédictive ou l'IA créative. Le terme IA créative (qui recouvre, en gros, l'IAG) est à éviter car les IA ne font que modifier et recombiner des fragments (de texte ou d'image) existants. L'IA prédictive est une IA plus classique, visant à évaluer la probabilité qu'un événement se produise (un crime à tel endroit par exemple). S'il peut y avoir des similarités avec l'intelligence artificielle générative (AIG) au niveau des méthodes employées, la finalité des deux types de systèmes n'est généralement pas la même.

Cet article s'intègre dans la série « L'envers des mots », consacrée à la façon dont notre vocabulaire s'étoffe, s'adapte à mesure que des questions de société émergent et que de nouveaux défis s'imposent aux sciences et technologies. Des termes qu'on croyait déjà bien connaître s'enrichissent de significations inédites, des mots récemment créés entrent dans le dictionnaire. D'où viennent-ils ? En quoi nous permettent-ils de bien saisir les nuances d'un monde qui se transforme ?

De « validisme » à « silencier », de « bifurquer » à « dégenrer », nos chercheurs s'arrêtent sur ces néologismes pour nous aider à mieux les comprendre, et donc mieux participer au débat public. À découvrir aussi dans cette série :

Thierry Poibeau est membre de l'Institut 3IA Prairie (Paris AI Research Institute) et a reçu des financements à ce titre.

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