IA générative

L'IA générative ou l'intelligence artificielle générative fait référence à l'utilisation de l'IA pour créer de nouveaux contenus, comme du texte, des images, de la musique, de l'audio et des vidéos. Elle s'appuie sur des modèles de base (grands modèles d'IA) qui peuvent effectuer plusieurs opérations en même temps et réaliser des tâches prêtes à l'emploi, telles que la synthèse, les questions/réponses, la classification, etc. De plus, les modèles de base ne nécessitent qu'un entraînement minimal et peuvent être adaptés à des cas d'utilisation ciblés avec très peu d'exemples de données.

L'IA générative s'appuie sur un modèle de machine learning (ML) pour apprendre les schémas et les relations dans un ensemble de données de contenus créés manuellement. Elle utilise ensuite les schémas appris pour générer de nouveaux contenus. La méthode la plus courante pour entraîner un modèle d'IA générative consiste à utiliser l'apprentissage supervisé. Le modèle se voit attribuer un ensemble de contenus créés manuellement et des étiquettes correspondantes. Il apprend ensuite à générer du contenu semblable au contenu créé par un humain et doté des mêmes étiquettes.

L'IA générative traite un grand volume de contenus, générant des insights et des réponses sous forme de texte, d'images et de formats conviviaux. Voici des exemple d'utilisations de l'IA générative :

• Amélioration des interactions client grâce à des fonctionnalités optimisées de chat et de recherche
• Exploration de grandes quantités de données non structurées via des interfaces de conversation et des résumés
• Facilitation des tâches répétitives en répondant aux appels d'offres, en localisant le contenu marketing dans cinq langues et en vérifiant la conformité des contrats client, etc.

Sources de cette définition.