IA générative vs IA : choisir la bonne technologie pour faire progresser votre entreprise

L'intelligence artificielle (IA) est un terme général qui englobe l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, les systèmes robotiques et, plus récemment, l'IA générative.

Alors que l’IA générative évolue rapidement, les entreprises tentent de comprendre les avantages qu’elles peuvent tirer de la technologie, quelle est la différence entre l’IA et l’IA générative et quelle technologie est la mieux adaptée pour résoudre leurs problèmes. En tant que société de développement d'IA générative fiable, nous avons rédigé cet article pour répondre à vos questions.

Continuez à lire et n'hésitez pas à nous contacter si vous avez des questions supplémentaires.

Quelle est la différence entre l’IA et l’IA générative ?

L’IA et l’IA générative sont des technologies puissantes qui peuvent vous aider à remodeler votre entreprise, à réduire les coûts et à optimiser vos opérations, si elles sont appliquées au bon problème.

Voyons quels problèmes chaque technologie peut résoudre et quels défis elle présente.

Comprendre l'IA

L’IA est spécialisée dans l’analyse très rapide de grandes quantités de données et dans l’exécution de tâches complexes qui nécessitent généralement l’intelligence humaine. Les algorithmes d'IA étudient les données, les analysent et prennent des décisions en fonction des règles et des modèles découverts. Cette technologie contribue également à l'optimisation des données, à la détection des anomalies et au regroupement des données.

Comme mentionné dans l’introduction, l’IA comporte plusieurs sous-types.

• Apprentissage automatique : ces algorithmes sont formés sur des données structurées, semi-structurées et non structurées pour découvrir des modèles et prendre des décisions et des prédictions en fonction de celles-ci.
• Traitement du langage naturel (NLP) : le NLP peut extraire des données d'un langage humain non structuré. Il permet aux machines de comprendre le langage humain écrit ou parlé.
• Vision par ordinateur : ces modèles peuvent interpréter des informations visuelles. Ils peuvent analyser et extraire des informations à partir d’images et de vidéos et y réagir par des actions ou des recommandations.
• Systèmes robotiques : ce sont des machines (semi-)autonomes qui sont formées pour effectuer différentes tâches et interagir avec l'environnement.

L’IA est polyvalente et peut assumer différentes tâches, en fonction de ce pour quoi vous entraînez l’algorithme.

Par exemple, un modèle d'IA peut aider votre équipe de direction à prendre des décisions commerciales éclairées, un autre peut détecter un dysfonctionnement dans une machine d'usine, un troisième exploiter un véhicule autonome et un quatrième vous protège contre les cyberattaques en détectant les anomalies dans les données de votre entreprise. accéder.

Où utiliser l’IA ?

Vous pouvez déployer l’IA dans n’importe quel contexte où un algorithme peut apprendre des modèles et prendre des décisions en fonction de ceux-ci. Voici quelques exemples d'applications.

• Soutenir les décisions commerciales alors que l’IA analyse de grandes quantités de données historiques et découvre des modèles qui peuvent échapper à l’œil humain.
• Automatisation des tâches manuelles répétitives pour améliorer l'efficacité.
• Exploiter des véhicules autonomes dotés de capacités avancées de navigation et de prise de décision.
• Détecter les anomalies en matière de cybersécurité en surveillant l'accès aux données et les pénétrations des réseaux, ainsi que repérer les anomalies dans les équipements de fabrication pour une maintenance prédictive.
• Renforcer les mesures de sécurité grâce aux technologies de reconnaissance faciale et d’authentification biométrique.
• Transcrire avec précision la langue parlée grâce à la technologie de reconnaissance vocale.
• Alimenter les moteurs de recommandation pour personnaliser les suggestions de produits sur les sites de commerce électronique.

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Limites

• Certains algorithmes d’IA sont conçus et entraînés pour effectuer une tâche spécifique et ne peuvent pas s’adapter à de nouvelles situations. Lorsqu'ils sont confrontés à des variations, comme une nouvelle catégorie de données d'entrée, ces algorithmes nécessitent un recyclage pour s'adapter aux changements.
• L'IA peut suradapter aux données d'entraînement, ce qui signifie que les algorithmes excellent dans la résolution de problèmes spécifiques et échouent lorsqu'ils sont confrontés à des données inconnues.
• Certains algorithmes d'IA, tels que les modèles classiques d'apprentissage automatique, ne peuvent pas gérer les données non structurées sans prétraitement.
• La plupart des modèles d’IA examinent un problème spécifique de manière isolée, sans comprendre le contexte environnant. Et même lorsque vous pouvez apprendre à un algorithme à prendre en compte le contexte, cela reste plutôt coûteux et nécessite une puissance de calcul importante.
• Même si l’IA imite l’intelligence humaine, elle ne possède pas de capacités de raisonnement à la hauteur de l’humain.
• Les modèles d'IA dépendent fortement des données d'entraînement et adopteront tout biais inhérent.
• Les modèles d'apprentissage profond ne peuvent pas expliquer comment ils obtiennent certains résultats, ce qui peut être inacceptable dans certaines applications, telles que les logiciels médicaux ou de fabrication basés sur l'IA. Mais il existe une possibilité d’évoluer vers une IA explicable, si nécessaire. Ces algorithmes sont moins puissants, mais vous saurez d’où viennent les résultats.

Comprendre l'IA générative

L'objectif principal de l'IA générative est de créer de nouveaux contenus, tels que du texte, de la musique et des images, qui semblent avoir été créés par des humains. Il est formé sur de grands ensembles de données pour découvrir des modèles et produire quelque chose de nouveau, tout en respectant les règles que la technologie a apprises à partir de l'ensemble de données d'entraînement.

Même si beaucoup considèrent ce contenu comme original, les modèles d’IA génératifs exploitent de grandes quantités de créativité humaine pour produire « leur propre » travail. Comme vous le verrez ci-dessous, cela peut entraîner des litiges en matière de droits d'auteur.

Qu'est-ce qui est unique dans les algorithmes d'IA générative ?

L'IA générative n'apprend pas seulement des modèles. Au lieu de cela, la technologie explore les données d’entraînement pour apprendre des fonctionnalités qu’elle peut combiner et remplacer par elle-même.

Dans le cas de l’analyse de séquences, les modèles d’IA génératifs reposent en grande partie sur l’architecture des transformateurs, qui introduit la notion d’« attention ». Cela signifie que les algorithmes peuvent recevoir en entrée un énorme ensemble de données – nous parlons de milliards de pages de texte – tout en maintenant une connexion non seulement entre les phrases, mais aussi entre les chapitres et même les livres pour détecter des modèles complexes. Cette capacité ne s’applique pas uniquement au texte, mais peut être transférée à l’analyse de séquences d’ADN, de musique et d’autres contenus.

Où utiliser l’IA générative ?

Vous pouvez appliquer l’IA générative à des cas d’utilisation professionnels qui nécessitent de l’imagination et de la créativité. Voici quelques exemples:

• Générer des œuvres d'art, telles que des chansons, de la musique, des dessins et des créations d'articles de mode
• Production d'ensembles de données synthétiques à des fins de recherche et de formation de modèles d'IA
• Concevoir de nouveaux produits
• Rédaction d'articles de recherche et de scripts de code
• Création de vidéos de démonstration de produits et d'autres supports
• Personnalisation des campagnes marketing pour les utilisateurs individuels
• Suggérer des composés médicamenteux novices
• Résumer des textes complexes de manière plus compréhensible
• Étudier les preuves pour générer des arguments judiciaires dans le secteur juridique

Limites

• L’IA générative peut provoquer de graves litiges en matière de droits d’auteur. Avant de créer du contenu de manière indépendante, les algorithmes analysent de grands volumes de contenu créé par l’homme. En conséquence, le contenu de la Gen AI ressemble parfois beaucoup trop aux données d’entraînement. Vous avez peut-être entendu parler d'un algorithme de génération de musique formé sur les chansons de Drake et The Weekend. Il a produit une musique qui a été bien accueillie par les fans mais qui a dû être détruite en raison de problèmes de droits d'auteur. Des cas similaires se sont produits avec d'autres artistes.
• Les algorithmes ont le potentiel d’exposer des informations sensibles. Cela inclut, par exemple, la divulgation des données des patients dans les établissements de soins de santé.
• Les modèles d’IA générative peuvent halluciner, ce qui signifie qu’ils peuvent vous donner en toute confiance une réponse raisonnable qui est factuellement incorrecte. Par exemple, Stack Overflow a examiné certaines des réponses d'IA à des questions techniques et a constaté que les réponses étaient souvent incorrectes.
• L’IA générative, dépourvue de conscience d’elle-même, peut émettre des commentaires bizarres, voire offensants. Un exemple typique est le chatbot génératif d'IA de Microsoft, qui, lors d'une conversation avec le journaliste technologique Matt O'Brien, l'a traité à plusieurs reprises de gros et de laid et l'a même comparé à Hitler. Cet incident met en évidence la sensibilité potentielle des algorithmes et le besoin critique de garanties dans la communication de l'IA.
• Il est difficile de vérifier les informations produites par les modèles d’IA générative car ils ne citent pas les sources. De plus, ces modèles manquent actuellement de fonctionnalités équivalentes à l’IA explicable.

Résumé de l’IA générative par rapport à l’IA

Pour résumer, l’IA ressemble davantage à un stratège bien informé qui excelle dans l’analyse des données et la prise de décisions. Generative AI est un artiste qui produit du contenu nouveau et créatif.

IA vs IA générative dans différentes industries

Jetez un œil aux différences entre l’IA générative et les applications d’IA dans ces trois exemples de secteurs.

Soins de santé

L’IA a de nombreuses applications diverses dans le secteur médical. Voici les plus marquants.

• Permettre les chirurgies assistées par robot et les infirmières robotisées
• Automatisation des tâches administratives, telles que la transcription des consultations et la saisie des détails des patients dans les DSE
• Aider les radiologues dans la détection et le diagnostic des tumeurs
• Participer aux essais cliniques en recrutant des participants et en surveillant leur observance
• Prise en charge de la surveillance à distance des patients avec l'IoT médical
• Détecter les erreurs de prescription

De plus, l’IA est l’une des technologies clés permettant la création d’hôpitaux intelligents.

L'IA générative, comme nous l'avons déjà établi, se concentre sur la production de nouveaux contenus et ses applications sont davantage du côté créatif. Déployez l’IA générative si vous souhaitez accomplir ceci :

• Générez différents scénarios de formation pour les étudiants et les stagiaires
• Proposer des données médicales synthétiques
• Concevoir de nouvelles molécules et de nouveaux composés médicamenteux
• Permettre aux médecins d'interroger les dossiers médicaux des patients
• Rédiger des enquêtes de satisfaction des patients

Pour plus d'inspiration, reportez-vous à notre récent article sur les cas d'utilisation de l'IA générative dans le domaine de la santé.

Exemples concrets d'IA dans les soins de santé

• Le Mass General Cancer Center, en collaboration avec le MIT, a développé Sybil, un système d'IA capable de détecter le cancer du sein. Le modèle fonctionne avec des tomodensitométries thoraciques à faible dose et peut prédire si une patiente développera un cancer du sein au cours des six prochaines années.
• AiCure propose un assistant médical interactif alimenté par l'IA qui peut repérer les participants aux essais cliniques susceptibles d'enfreindre les règles de l'essai. Cette solution permet également aux participants de capturer une vidéo d'eux-mêmes en train de prendre le médicament comme preuve d'observance.

Exemples concrets d'IA générative dans le domaine de la santé

• Des chercheurs de l'Université de Toronto ont construit un modèle capable de générer de nouvelles protéines réalistes. Ils ont évalué le potentiel des protéines résultantes avec un autre outil d’IA, OmegaFold, et ont été agréablement surpris de constater que la plupart des séquences se repliaient dans de véritables structures protéiques.
• Une autre équipe de recherche a développé un modèle d’IA générative capable de créer des données synthétiques réalistes sur les patients avec les propriétés souhaitées pour les essais cliniques.

Vente au détail et commerce électronique

Si l’on compare l’IA générative et l’IA dans le commerce de détail, l’IA classique peut fournir aux propriétaires de magasins virtuels et physiques des analyses puissantes, des robots assidus et une surveillance infatigable des magasins. Voici des applications plus détaillées de l’IA dans le commerce de détail.

• Accompagner les clients dans la navigation en magasin
• Des robots basés sur l'IA pour l'emballage et le réapprovisionnement des livraisons
• Véhicules de livraison autonomes
• Repérer les vols à l'étalage et les événements amoureux grâce à la vision par ordinateur
• Activation du paiement automatique
• Segmentation client, recommandations de produits et optimisation des prix mieux informées

L’IA générative, quant à elle, peut attirer des clients et optimiser les opérations internes grâce à des tâches plus créatives, comme les suivantes.

• Créer des campagnes marketing personnalisées
• Créer du contenu orienté SEO pour attirer du trafic vers votre boutique e-commerce
• Proposer des cabines d'essayage virtuelles pour vêtements, chaussures et accessoires, en tandem avec des technologies immersives
• Prévision de la demande

Vous pouvez trouver plus d’informations sur les applications Gen AI dans le commerce de détail sur notre blog.

Exemples concrets d'IA dans le commerce de détail

Nous avons deux exemples passionnants dans notre portefeuille.

• ITRex a aidé un grand détaillant à créer une plateforme de business intelligence basée sur l'IA qui a permis aux employés du client de capturer et d'analyser les données de l'ensemble de l'organisation, de créer des rapports complexes et de visualiser les données sans acquérir de compétences techniques.
• Notre équipe a mis en œuvre une solution basée sur le ML pour des achats sans paiement. Il utilise la vision par ordinateur et des caméras fixées au plafond pour surveiller les mouvements des consommateurs et identifier les articles qu'ils récupèrent dans les étagères des magasins. Ce système peut transformer n'importe quel magasin en un format sans caisse sans avoir besoin de repenser l'espace.

Exemples d'IA générative dans le commerce de détail

• Carrefour a déployé un chatbot piloté par ChatGPT pour suggérer des conseils d'achat personnalisés aux consommateurs en fonction de leur budget et de leur historique d'achats.
• Walmart utilise un système génératif basé sur l'IA pour prévoir la demande et prédire les produits dont les clients auront besoin dans chaque magasin Walmart.

Médias et divertissement

Les médias et le divertissement sont un secteur créatif, c’est donc là que l’IA générative peut briller. Mais c’est aussi là que les questions de droits d’auteur évoquées plus haut peuvent devenir encore plus préoccupantes. Voici ce que la technologie peut faire.

• Générer des œuvres d'art, des scénarios, de la musique et des articles
• Édition de vidéos en fonction des préférences de l'utilisateur
• Résumer des lectures longues, des podcasts, des événements sportifs et d'autres contenus longs
• Générer des métadonnées vidéo, comme des légendes et des descriptions
• Concevoir de nouveaux jeux immersifs, ainsi que de nouveaux décors et personnages pour les jeux existants
• Engager le public grâce à des chatbots et des interactions vocales
• Générer des arrière-plans réalistes et des effets visuels pour les films
• Produire des décors de réalité virtuelle

L’IA classique a également des applications intéressantes dans ce domaine, car il existe de nombreuses données à analyser pour améliorer l’engagement et la satisfaction des spectateurs. Voici quelques cas d'utilisation.

• Analyser le comportement et les préférences des utilisateurs pour recommander du contenu personnalisé
• Détection des violations du droit d'auteur
• Évaluer le sentiment des clients sur les réseaux sociaux
• Améliorer la qualité vidéo en réduisant le bruit et en améliorant la résolution
• Prédire les tendances du contenu
• Filtrage de contenu car les algorithmes d'IA peuvent détecter et bloquer les textes et vidéos inappropriés

Exemple d'IA dans le secteur des médias

Netflix utilise des algorithmes d'IA pour analyser les données des utilisateurs et fournir des recommandations de contenu basées sur des informations telles que les acteurs, le genre et les habitudes de visionnage des utilisateurs. Netflix affirme qu'environ 80 % de tout le contenu regardé est suggéré par son système de recommandations d'IA.

Et il existe un projet de notre portefeuille dans lequel un développeur d'applications de réseaux sociaux de premier plan s'est tourné vers ITRex pour créer une solution automatisée de gestion du contenu basée sur le ML. Nous avons développé un modèle de vision par ordinateur capable d'analyser les flux en direct et de prendre les actions correspondantes, et nous avons utilisé les meilleures pratiques MLOps pour accélérer le déploiement de l'algorithme.

Exemple d'IA générative dans le secteur des médias et du divertissement

L'IA générative de Runway a largement contribué à la production du film «Everything Everywhere All at Once», dans lequel elle a créé des éléments d'arrière-plan et des effets visuels réalistes. Ce film a remporté sept Oscars.

Dernières pensées

Comme vous pouvez le voir dans les exemples ci-dessus, l'IA peut être un ajout précieux à votre entreprise si vous recherchez une solide puissance analytique, avez besoin d'aide pour la prise de décision, souhaitez utiliser des robots alimentés par l'IA ou automatisez des tâches manuelles fastidieuses et monotones. Mais si vous souhaitez une technologie qui offre créativité et imagination et qui puisse produire quelque chose de nouveau, l’IA générative est une meilleure solution.

D'un point de vue technique, l'IA générative est plus complexe car elle vise à imiter la pensée humaine, tandis que l'objectif de l'IA est d'effectuer des tâches concrètes sur lesquelles les modèles sont formés. Dans l’IA générative, il n’y a pas de distinction claire entre ce qui est correct et ce qui ne l’est pas. Sa performance est plus difficile à évaluer, car elle dépend de l’interprétation humaine.

L'IA générative consomme plus de ressources informatiques et est plus coûteuse à construire, à former et à affiner. Vous pouvez trouver plus d’informations sur le coût de mise en œuvre de l’IA sur notre blog. Nous n'avons pas encore de chiffres similaires pour l'IA générative, alors restez à l'écoute pour en savoir plus sur le sujet. Mais nous pouvons déjà dire que construire un modèle d’IA générative à partir de zéro serait une tâche ardue. À titre de comparaison, les estimations montrent qu'OpenAI a formé ChatGPT-3 sur environ 45 téraoctets de données texte. Cela équivaut à un million de pieds d’espace de bibliothèque. Cela coûterait plusieurs millions. Par conséquent, vous devrez probablement affiner un modèle existant plutôt que d’en créer un à partir de zéro.

Mais l’IA générative est relativement nouvelle. Faut-il lui faire confiance ?

Nous entendons constamment parler de bêtises de l’IA générative, comme cette fois où quelqu’un lui a demandé d’expliquer pourquoi le beurre est bon pour construire des gratte-ciel, et l’algorithme a volontiers généré des arguments soutenant cette affirmation. Oui, ces choses arrivent. Mais gardez à l’esprit que cette technologie prend ses décisions sur la base de modèles mathématiques, et non sur la compréhension contextuelle, l’empathie et les normes sociales. L’IA générative peut être très efficace dans les tâches pour lesquelles elle a été conçue.

Enfin, il n’est pas toujours nécessaire qu’il s’agisse d’IA générative ou d’IA. L'IA générative peut travailler main dans la main avec d'autres sous-types d'IA pour produire des solutions encore plus puissantes aux problèmes de votre entreprise. Consultez une société de développement d’IA pour comprendre quelle solution vous convient le mieux ou comment combiner les deux technologies pour des résultats optimaux.

Vous souhaitez déployer l’IA, mais vous ne savez pas quel sous-type correspond le mieux aux besoins de votre entreprise ? Écrivez-nous! Notre équipe vous aidera à mettre en œuvre/affiner les bons algorithmes et à les intégrer dans vos flux de travail.

Cet article a été initialement publié sur le site Web itrex.