Images, vidéos, audios, textes, œuvres d’art, produits, médicaments, jeux, voire de nouveaux business models peuvent désormais être créés et testés grâce à la collaboration de systèmes d’intelligence artificielle. Ces derniers s’insèrent dans le cadre de l’univers du Generative Adversarial Network (GAN) auquel appartient la technologie de l’intelligence artificielle générative appelée en anglais «Generative AI». Les technologies disruptives GANs peuvent, ainsi, être exploitées pour plusieurs applications comme la conception de logiciels, l’architecture intérieure des maisons, la création de mode, la création de textes, de musiques, de livres mais aussi de données de tests.
En effet, l’IA générative commence à être fortement utilisée tant dans des contextes industriels que sociétaux. Par exemple, dans le contexte de la traduction de langues, l’IA générative utilise les réseaux de neurones artificiels pour générer une traduction avec un niveau de pertinence élevé comparé au deep learning. Dans l’univers de la santé, elle est source de création de prothèses médicales mais aussi de molécules organiques. Par exemple, l’entreprise de biotechnologie appelée «Insilico Medicine» a annoncé en 2022 que c’est une IA générative qui a fortement contribué dans le processus de découverte d’un médicament pour la prévention de la fibrose. Dans ce contexte précis, Gartner prévoit que d’ici 2025, plus de 30% des nouveaux médicaments et matériaux seront découverts à l’aide de l’intelligence artificielle générative.
Surenchère d’intelligence générative
Aujourd’hui, de par la puissance de cette technologie, la course est lancée. Nous sommes en pleine saison des innovations fondées sur la générative AI. En effet, les grands acteurs des technologies disruptives, à l’image de OpenAI, Google mais aussi Meta, sont en forte compétition afin de développer et d’améliorer leurs solutions. A titre d’exemple, le 29 septembre dernier, le CEO de Meta, Mark Zuckerberg, a publié sur son compte Facebook l’annonce de Make-A-Video qui est un nouveau système IA qui permet aux utilisateurs de transformer un texte en une courte vidéo de bonne qualité. Plusieurs exemples sont publiés, comme celui d’un ours nommé Teddy qui dessine son propre portrait. Dans la même lancée, le 5 octobre, Google a dévoilé aussi Google’s Imagen Video qui est un modèle de Generative AI de texte écrit vers la vidéo avec une qualité de résolution remarquable 1280 * 768 ainsi que 24 cadres par seconde.
Le 18 octobre, c’est au tour de Adobe de révéler leur merveille technologique qui permet de générer une œuvre sur la base de simples mots et d’une commande. Force est de constater qu’en 2019, Adobe avait dévoilé son projet “Project Image Tango” dans sa même conférence MAX à Los Angeles, USA. Basé sur du Generative Adversarial Networks technology, le logiciel génère de nouvelles idées de conception de sacs à main et de robes. Suscitant du buzz, en août 2022, l’artiste américain Jason Allen a remporté un concours d’art dans le Colorado, aux Etats-Unis, à l’aide de la plateforme Midjourney. Bien sûr, sans même que le jury ne se rende compte de quoi que ce soit. Midjourney est un laboratoire de recherche indépendant créé en 2011 et qui a développé un outil puissant permettant de transformer un texte plein d’imagination en un résultat artistique. L’information a fait le tour du globe, car elle livrait un message percutant et un exemple innovant permettant à la machine d’imaginer et de créer.
Un autre exemple marquant est celui partagé dans les news britanniques quand le Guardian a publié en 2020 un article écrit par GPT-3 (le modèle de génération de langues de OpenAI) dont le titre est « Are you scared yet, human ? ». Ce nouveau type de média est appelé «Synthetic Media». Dans certains cas, l’IA générative permet de rendre l’invisible visible, comme le fameux exemple de la photo du Black hole. Dans des contextes de développement de l’intelligence artificielle pour des secteurs variés comme le manufacturing, l’aérospace, l’automobile et autres, GANs nous permet de prédire et détecter des anomalies de production. Cette technologie nous permet de générer des données synthétiques qui reflètent le monde réel et couvrent des cas difficiles à avoir dans des ensembles de données (soit de par la rareté des cas, le manque de volumétrie, le coût associé pour les générer, la nécessité de respecter les règles de conformité et de privacy, etc.).
Un des outils connus sur le marché dans ce contexte de production de données de tests et d’apprentissages est ADA (Artificial Data Amplifier). Plusieurs cas d’usages fondés grâce à cette technologie disruptive ont été partagés dans le rapport intitulé Creative Machine. L’intelligence artificielle générative est aujourd’hui un véritable instrument de création qui permet à la machine de rendre réelle son imagination. Nombreux sont les cas d’utilisations qui démontrent que création et imagination ne sont plus exclusivement associées à l’Homme, l’être suprême de l’intelligence.
