Publié le 21 mars 2023, modifié le 22 mars 2023.
Par Christophe Romei

Nous sommes entrés dans l’ère de l’IA générative

Publié le 21 mars 2023, modifié le 22 mars 2023.
Par Christophe Romei

Les cas d'utilisation sont partout, de rédiger des essais a créé des bandes dessinées aux éditions de films. L'adoption a dépassé toutes les tendances technologiques des consommateurs de la dernière décennie y compris pour concevoir des applications mobiles.

Tout comme l’iPhone a révolutionné notre interaction quotidienne avec la technologie et des produits comme Uber, Airbnb, N26… l’IA générative changera aussi la vie quotidienne. L’une des choses les plus puissantes de l’IA est qu’elle permet aux produits de personnaliser l’expérience utilisateur. Par exemple, pour expliquer pourquoi il pleut, vous utiliserez sûrement un vocabulaire différent pour un enfant de huit ans que pour un lycéen. Nous espérons que ce type de personnalisation sera un accessoire de valeur et de base dans de nombreux produits compatibles avec l’IA. Bien sûr, cela suscite de nombreuses questions, car elles ont le potentiel de changer radicalement notre façon d’aborder la création de contenu. Comment sont construits les modèles d’IA génératifs ? Pour quels types de problèmes à résoudre ils sont les mieux adaptés ? Quelles sont les limites des modèles d’IA ? Et comment ils s’intègrent dans la catégorie plus large de l’apprentissage automatique.

L’essor de l’IA générative

Une enquête McKinsey de 2022 montre que l’adoption de l’IA a plus que doublé au cours des cinq dernières années, et les investissements dans l’IA augmente rapidement. Il est clair que des outils d’IA génératifs comme ChatGPT et DALL-E ont le potentiel d’un changement majeur. L’IA générative fait référence à une classe de techniques d’intelligence artificielle qui peuvent générer de nouveaux contenus, tels que des images, du texte, de la musique ou même des vidéos, en apprenant à partir de données existantes. Cette technologie est devenue de plus en plus populaire ces dernières années en raison de plusieurs facteurs comme les modèles d’apprentissage en profondeur, qui sont capables de traiter de grandes quantités de données et d’extraire des modèles complexes, se sont considérablement améliorés ces dernières années. Ces modèles sont à la base de nombreuses techniques d’IA générative, notamment les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les auto-encodeurs et les auto-encodeurs variationnels.

L’essor d’Internet et d’autres technologies numériques ont entraîné une explosion des données, ce qui a facilité la formation de modèles d’IA génératifs. De grands ensembles de données comme ImageNet, qui contient plus de 14 millions d’images étiquetées, et GPT-3 d’OpenAI, qui a été formé sur des milliards de mots, ont joué un rôle important dans le développement de l’IA générative. Celle-ci a montré un potentiel important dans les domaines créatifs tels que l’art, la musique et la littérature, où elle peut être utilisée pour générer de nouveaux contenus, aider les artistes à explorer de nouvelles idées et inspirer de nouvelles œuvres. Elle s’est révélée prometteuse dans des applications du monde réel telles que la découverte de médicaments, la science des matériaux et l’ingénierie, où elle peut être utilisée pour générer de nouvelles molécules, optimiser des matériaux et concevoir de nouveaux produits. Dans l’ensemble, la combinaison de ces facteurs a conduit à l’essor de l’IA générative et a ouvert la voie à de nouvelles applications et avancées dans le domaine.

La création de contenu

La création de contenu a été le premier cas d’utilisation courante de l’IA générative, comme nous l’avons vu avec Lensa. Rappelez-vous quand vos flux sociaux ont été inondés de photos de vos amis représentés comme des super-héros, des astronautes et des personnages ! Les produits d’IA génératifs serviront une variété de cas d’utilisation, des consommateurs qui fabriquent du contenu “juste pour le plaisir” aux créateurs ou solopreneurs monétisant le contenu. a16z donne une liste des outils d’IA génératifs s’étendre sur presque tous les supports.

Art : midjourney, stablediffusionweb
Écriture : chatgpt, sudowrite, verb.ai
Vidéo : Descript, RunwayMLLinumQuickVidSynthesia
Design : CanvaPhotoRoomMagician
Audio : BoomyRiffusion,Murf.ai, Resemble

Avec le temps, nous verrons probablement émerger davantage de produits d’IA générative de qualité professionnelle.

L’éducation

Selon a16z, l’edtech a longtemps lutté avec le compromis entre l’efficacité et l’échelle. Construisez quelque chose qui fonctionne pour les masses, et vous perdez la personnalisation qui engage l’individu. Construisez quelque chose qui répond parfaitement aux besoins d’un individu, et c’est trop cher à l’échelle. Avec l’IA, ce n’est plus vrai. Nous pouvons maintenant déployer des plans d’apprentissage individualisés à grande échelle, donnant à chaque utilisateur un “professeur dans leur poche” qui comprend leurs besoins uniques et peut répondre aux questions ou tester leurs compétences.

Imaginez un professeur de langue alimenté par l’IA qui peut converser en temps réel et donner des commentaires sur la prononciation ou la formulation. Speak, Quazel sur mobile, et Lingostar font déjà cela. Il y a des produits qui enseignent de nouveaux concepts ou aident les apprenants à avancer dans presque tous les sujets. Applications comme Photomath et Mathly guider les étudiants à travers des problèmes mathématiques.

Au-delà de l’apprentissage de matières spécifiques, les étudiants tirent parti des assistants IA dans leurs missions. Des outils comme Grammarly, Orchard, ce dernier ce considère comme un vrai second cerveau pour le travail de la connaissance 🙂 Lex aide les étudiants à la fois avec un meilleur traitement de texte et, avec GPT-3, il devient un collaborateur en quelque sorte 🙂 Les produits qui s’attaquent à d’autres formes de contenu deviennent également de plus en plus populaires dans les lycées et les collèges surtout aux US comme avec Tome et Beautiful.ai, par exemple, qui aide à créer des présentations.

L’entreprise

Les outils au service des petites entreprises seront un cas d’utilisation pour l’IA générative, dans beaucoup d’économies à travers le monde, elles jouent un rôle crucial. En France, les 3,65 millions d’entreprises (TPE/PME) manquent souvent de personnel et sont débordées, surtout compte tenu des récentes pénuries de main-d’œuvre. Les outils d’IA peuvent avoir un impact immédiat sur bon nombre de ces entreprises. En quelque sorte, c’est une paire de mains supplémentaire, même si elles peuvent être floues et inestimables à la fois. Les outils d’IA, et les cas d’usage correspondants, se multiplient notamment avec Sameday qui peut répondre au téléphone et prendre des rendez-vous, Truelark qui peut gérer les SMS, les e-mails et le chat, Osome qui peut gérer le back office et Durable qui peut créer un site Web professionnel complet.

De nombreux outils de création de contenu généralistes tels que Jasper, Copy et Writer ont gagné en popularité auprès des PME. Il y a également des outils verticalisés conçus sur mesure pour le flux de travail pour des types d’entreprises spécifiques. Des produits comme Harvey et Spellbook, par exemple, aident les équipes juridiques à automatiser des tâches telles que la réception, la recherche et la rédaction de documents. Dans l’immobilier, Interior AI permet aux agents de mettre en scène virtuellement leurs propriétés, tandis que Zuma aide les gestionnaires immobiliers à convertir les prospects en RV réservées.

a16z souligne que l’un des secteurs verticaux les plus fructueux a été le commerce électronique. La plupart de ces entreprises fonctionnent entièrement en ligne, ce qui leur permet d’intégrer facilement des outils d’IA dans de nombreuses parties de leur flux de travail. Et dans un monde où les coûts d’acquisition de clients augmentent, les marques sont impatientes d’essayer des produits qui pourraient les aider à réduire leurs coûts, à convertir plus d’acheteurs et à augmenter leur rétention.

Des outils tels que Flair, Booth et Bloom aident les marques à créer des photos de produits convaincantes, qui sont extrêmement importantes lorsque les entreprises vendent aux acheteurs en ligne. Une photo statique d’une robe sur un cintre peut devenir l’image d’une femme avec la robe marchant dans un jardin. Nous nous attendons à ce que ces usages deviennent à terme hyper-personnalisés : une landing page pour un canapé en présentera des photos dans votre appartement.

Des produits comme AdCreative et Pencil peuvent produire des supports marketing pour les e-mails ou les réseaux sociaux, tandis que Frase ou Writesonic peuvent rédiger des descriptions de produits optimisées pour le référencement. À terme, nous nous attendons à ce que les utilisateurs soient en mesure de créer une boutique de commerce électronique complète et les matériaux pour la commercialiser en décrivant simplement l’esthétique souhaitée et en cliquant sur un bouton.

Développement mobile

Avec la richesse des avancées technologiques, l’ère des applications mobiles génériques est en déclin. Les applications mobiles vont devoir passer un cap pour devenir des expériences centrées sur l’utilisateur, avec de la personnalisation du contenu précise et rapide. La question est de savoir comment créer une application avec des fonctionnalités qui la distingueront du reste des applications du marché des applications mobiles. La réponse est de développer une application mobile alimentée par l’IA. Les applications mobiles alimentées par l’IA sont susceptibles de créer des visuels et des messages personnalisés en fonction du comportement de chaque utilisateur et de l’historique des transactions. Ce sont les facteurs qui non seulement organisent des expériences utilisateur parfaites, mais retiennent les utilisateurs et stimulent les achats.

Par exemple, les recherches visuelles et vocales changent la donne dans le développement d’applications mobiles, et elles sont là pour rester. Ainsi, tirer parti de cette technologie pourrait être un excellent investissement dans votre application mobile alimentée par l’IA. En tout cas, les idées pour rendre vos applications ⁄ ne manquent pas :

Les outils pour les réaliser comme Core ML qui est l’un un des meilleurs outils d’intelligence artificielle d’Apple sont bien présents. Caffe2, (lancé par Facebook en 2017) est un modèle de deep learning qui vous offre un moyen simple et direct d’expérimenter l’apprentissage en profondeur et de tirer parti des contributions de la communauté à de nouveaux modèles et algorithmes. Vous pouvez mettre vos créations à l’échelle en utilisant la puissance des GPU dans le cloud ou les masses sur mobile avec les bibliothèques multiplateformes de Caffe2.

Selon un récent rapport de Vision Mobile, l’utilisation de l’IA dans les applications mobiles devrait augmenter considérablement au cours des trois prochaines années. Actuellement, seulement 4 % environ des applications utilisent l’IA, mais cela devrait atteindre 21 % d’ici 2022.

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