L’IA générative est aussi bien utilisée pour la création de contenu (génération d’images, de textes, de musiques, d’idées…), que pour l’optimisation de processus, le service client, l’expérience utilisateur, ou encore l’innovation. Elle est aujourd’hui déployée dans de nombreux secteurs professionnels et tend à se développer davantage.

Il existe plusieurs types d’intelligence artificielle, et l’IA générative est l’un d’entre eux. Comme son nom l’indique, il s’agit d’un générateur qui utilise des algorithmes pour la création de contenu. Il sert aussi bien à la génération de textes que d’images, de sons, de vidéos, de conversations, d’idées, d’histoires, ou encore de musiques. Pour cela, cette intelligence artificielle se base sur le machine learning, un modèle d’apprentissage automatique qui utilise des données pour s’entraîner et proposer des schémas de prédiction.

Le machine learning possède une sous-discipline appelée deep learning, ou apprentissage profond. Celle-ci s’inspire du cerveau humain en développant des réseaux de neurones, connectés entre eux à travers plusieurs couches ; d’où la notion de profondeur. L’IA générative est un système conçu sur ces deux modèles pour être capable de s’améliorer.

L’intelligence artificielle se scinde en plusieurs types, car chacun est adapté à des cas d’utilisation spécifiques. Il existe donc trois types d’IA :

• l’intelligence artificielle étroite ou faible, dite ANI ;
• l’intelligence artificielle générale ou forte, dite AGI ;
• et la superintelligence artificielle, dite ASI.

Par-dessus ces types s’ajoutent des méthodes d’apprentissage automatique telles que l’apprentissage supervisé (données d’entraînement étiquetées), non supervisé (analyse de motifs cachés), ou par renforcement (prises de décision orientées). L’IA étroite est utilisée pour les tâches spécifiques, tandis que l’IA générale est capable de s’adapter. Elle demeure théorique pour le moment et s’inscrit dans un objectif à long terme. En ce qui concerne la superintelligence artificielle, elle n’est pas exploitable car il s’agit d’un modèle qui surpasserait l’intelligence et les capacités humaines.

Le GAN (Generative adversarial network), aussi appelé RAG en français pour Réseau antagoniste génératif, désigne un système d’intelligence artificielle capable de s’améliorer en confrontant deux réseaux : le générateur, et le discriminateur. Le GAN est une classe d’algorithmes d’apprentissage non supervisés.

Cette technologie est principalement employée dans la génération d’images et de vidéos, ou leur modification (colorisation, définition, etc…). Elle peut, par exemple, générer des visages ; cette technologie pose d’ailleurs quelques problèmes éthiques. Car si cela peut être pratique pour certains secteurs, comme la création d’un personnage de jeu vidéo, cela peut aussi servir à usurper une identité, voire en créer une fausse.

L’IA générative est en développement perpétuel, et son exploitation deviendra presque banale dans un futur proche. Les entreprises qui se renseignent dès maintenant prennent de l’avance : une meilleure compréhension du sujet leur permettra d’entrevoir toutes les perspectives d’un avenir numérique intelligent.

Si l’IA générative consiste en un générateur porté sur la création de contenu, l’IA discriminative est en réalité une IA prédictive qui classe des données selon une méthode spécifique. Cette dernière utilise l’apprentissage supervisé pour attribuer des données dans des espaces définis ou à des sujets connus. L’IA discriminative sert, par exemple, à classer et à identifier des données, tandis que l’IA générative en fait naître de nouvelles.

Appréciée par les particuliers et utile aux professionnels, l’IA générative ne cesse de faire parler d’elle, aussi bien pour ses avantages que pour les défis éthiques qu’elle présente. Elle propose de la génération de textes, d’images ou de sons contre de simples instructions : son usage n’est pas limité aux entreprises et tout le monde peut se servir des applications les plus connues. ChatGPT, Dall-E, Midjourney, Stable Diffusion, GPT-3 ou encore Suno, sont des IA génératives accessibles et populaires.

Depuis que l’engouement a gagné le public, nombreux sont ceux à s’être lancés dans l’intelligence artificielle pour concurrencer les autres acteurs de l’IA générative. C’est le cas, notamment, de Sparrow par Google, pour répondre au chatbot de ChatGPT.

L’IA générative s’adresse à tout le monde, surtout lorsqu’il s’agit d’utiliser des systèmes créatifs tels que ChatGPT, Midjourney ou Dall-E. En revanche, d’autres IA génératives sont conçues spécialement pour les entreprises.

Les IA génératives telles que ChatGPT, Dall-E, Midjourney ou Bard transforment déjà de nombreux domaines professionnels, notamment sur le plan économique. Mais certaines branches sont plus aptes à employer les services d’une IA générative. À titre d’exemple, dans le secteur de la santé et des sciences, l’IA générative peut s’atteler à la biofabrication ou aider à la découverte de médicaments. Dans les métiers de la conception graphique, cette IA peut servir de générateur d’idées.

Il faut toutefois faire attention avec cela, car certaines applications utilisent une base de données d’entraînement construite sur des œuvres existantes, et qui n’a pas été validée par les artistes au préalable. C’est le cas pour tous les métiers de la création de contenu qui utilisent l’IA.

Utilisée à bon escient, l’IA générative peut être bénéfique pour l’industrie des médias, mais aussi les secteurs de la santé, des finances, juridiques, marketing, des ventes, ou encore de la cybersécurité. Mal employée, l’IA peut impacter l’image de l’entreprise et la confiance du public. Actuellement, l’Union européenne travaille sur la réglementation de l’intelligence artificielle pour rendre son utilisation éthique.

Bien que l’automatisation des emplois puisse inquiéter certains métiers, l’IA va créer de nouveaux emplois. L’objectif d’un tel système est de pouvoir soulager la charge de certaines tâches, de gagner du temps, d’obtenir des résultats positifs sur le service client, et d’offrir des solutions en temps réel. Il n’est pas prévu que l’IA remplace l’être humain, d’autant que certains secteurs ne pourront jamais se passer de lui, comme les Ressources humaines. Grâce à des fonctionnalités abouties (assistants virtuels, chatbots, modération, personnalisation de services, analyse et prédiction de données…), les entreprises comptent de nombreux avantages :

• marketing ciblé et personnalisé à partir des données individuelles analysées ;
• une meilleure interaction avec les clients, et donc de la fidélisation ;
• la prévention des fraudes et du blanchiment d’argent, notamment dans les banques ;
• une recherche accélérée (secteurs de la santé, domaines scientifiques…) ;
• une nouvelle approche des enjeux climatiques et environnementaux, etc…

Afin que les entreprises soient en mesure de comprendre les risques liés à l’IA générative, et d’adopter les bonnes pratiques, il est nécessaire de sensibiliser ses collaborateurs au préalable. Ainsi, ils seront préparés à cette nouvelle ère, pourront s’adapter plus facilement, et gagneront vite en productivité.

Les défis de l’IA générative sont réels, qu’il s’agisse de la transformation des métiers, de l’impact sur les employés et la production, ou bien des changements dans la gestion. Adopter l’IA générative au sein de son entreprise ne se fait pas du jour au lendemain et nécessite quelques connaissances. Si la sensibilisation est essentielle, c’est parce qu’il faut être conscient de tout ce que cette transition numérique soulève :

• la transparence, le respect des données personnelles et la fiabilité des informations selon le RGPD ;
• les biais présents dans les données d’entraînement qui peuvent conduire à des résultats discriminatoires sans supervision ;
• l’impact de l’IA générative sur l’environnement, qui peut être contraire à la RSE en raison de sa consommation,
• une nouvelle manière de manager, encore différente du management hybride…

Bien sûr, certains défis seront en interne ; convaincre ses employés d’automatiser certaines fonctions et d’adopter l’IA peut mettre du temps. Pour cela, identifiez les besoins de l’entreprise en matière d’IA et présentez votre projet à vos collaborateurs pour définir des objectifs à atteindre ensemble. Tout cela passe par une sensibilisation sur le sujet, mais également une formation.

Les principaux inconvénients liés à l’IA générative en entreprise sont souvent le résultat d’une mauvaise utilisation, qu’elle soit volontaire ou non. Quelques-uns, en revanche, sont liés à la méconnaissance du sujet. Afin que chacun au sein d’une structure soit en mesure d’utiliser ce système, Callimedia a conçu le module de formation Utilisation de l’IA générative en entreprise. Entièrement personnalisable, son contenu s’adapte au secteur et à l’activité de la société.

La formation sert, en premier lieu, à éduquer sur le sujet de l’IA générative et de son utilisation en entreprise. À terme, tous vos collaborateurs seront capables de voir le potentiel dans cette transition et les avantages de l’automatisation sur le développement et la production. Ainsi, tout le monde pourra utiliser cette technologie avancée. Ou, en tout cas, les secteurs les plus susceptibles d’être améliorés par l’IA générative.