Même si les algorithmes permettent d'automatiser les processus d'IA générative, la construction d'un modèle d'IA générative demeure complexe. En effet, elle requiert des quantités massives de données et de ressources informatiques. Dans cet article, nous examinerons le fonctionnement de l'IA générative, certaines de ses applications et la manière dont elle modifie déjà la façon de travailler des développeurs.

Complexe et coûteux

Pour entraîner les modèles d'IA générative, les individus et les organisations ont besoin de disposer de grands ensembles de données. Or, la génération de données de haute qualité nécessite beaucoup de temps et d’argent. Qui plus est, comme le montrent les exemples suivants, ces modèles sont extrêmement complexes :

• Les grands modèles de langage (LLM) : Les LLM sont un type de modèle d'apprentissage automatique qui traite et génère des textes en langage naturel. L'une des avancées les plus significatives dans ce domaine a été la disponibilité de vastes quantités de données textuelles, telles que des livres, des sites web et des messages sur les médias sociaux. Ces données sont utilisées pour former des modèles capables de prédire et de générer des réponses en langage naturel dans divers contextes. Les LLM ont de multiples applications pratiques, telles que les assistants virtuels, les chatbots ou les générateurs de texte, comme ChatGPT.

• Les réseaux adversaires génératifs (GAN) : Les GAN, parmi les plus utilisés pour l’IA générative, se composent de deux types de réseaux neuronaux différents : un générateur et un discriminateur. Le réseau générateur génère de nouvelles données, telles que des images ou des sons, à partir d'un signal de bruit aléatoire, tandis que le discriminateur est entraîné à faire la distinction entre les données réelles de l'ensemble d'apprentissage et les données produites par le générateur.

• Modèles à base de transformateurs : Les réseaux neuronaux basés sur ce modèle fonctionnent en apprenant le contexte et le sens par le suivi des relations entre les données séquentielles. Ces modèles sont donc très efficaces pour les tâches de traitement du langage naturel telles que la traduction automatique, la modélisation du langage et la réponse aux questions. Ils ont été utilisés dans des modèles de langage populaires, tels que le GPT-4, et ont également été adaptés à d'autres tâches nécessitant la modélisation de données séquentielles, telles que la reconnaissance d'images.

• Modèles d'autoencodeurs variationnels (VAE) : Similaires aux GAN, ils fonctionnent avec deux réseaux neuronaux différents : les encodeurs et les décodeurs. Les VAE peuvent prendre une grande quantité de données et la compresser en une représentation plus petite, qui peut être utilisée pour créer de nouvelles données similaires aux données d'origine. Les VAE sont souvent utilisées dans la génération d'images, de vidéos et de sons. Si vous voulez vous amuser, vous pouvez entraîner une VAE sur des ensembles de données tels que CelebA, qui contient plus de 200 000 images de célébrités, pour créer des portraits totalement nouveaux de personnes qui n'existent pas.

Les applications dans le développement logiciel

Bien que l'IA générative n'en soit qu'à ses débuts, nous assistons déjà à une prolifération d'applications, de produits et de projets open source qui utilisent des modèles d'IA générative, notamment dans le domaine du codage. Les développeurs, novices ou chevronnés, peuvent utiliser l'IA générative pour améliorer leurs processus de codage et hisser leur expérience de développeur à des niveaux de performance inédits. Les outils de codage de l'IA générative peuvent aider à automatiser certaines tâches très répétitives, comme les tests, ainsi qu'à compléter le code ou même à en générer de nouveaux. Selon nos études, 96 % des développeurs interrogés ont déclaré avoir passé moins de temps sur des tâches répétitives, ce qui a permis à 74 % d'entre eux de se concentrer sur des tâches plus gratifiantes. Ces outils ouvrent également la voie à un avenir technologique plus inclusif et plus accessible, notamment grâce à la possibilité de coder avec la voix. 

Open source et IA générative

Après avoir alimenté le développement logiciel, l’open source construit aujourd’hui également l'avenir de l'IA. Les frameworks open source, tels que PyTorch et TensorFlow, sont utilisés pour alimenter un certain nombre d'applications d'IA. Certains modèles d'IA, construits à l'aide de ces frameworks, sont également open source. Il n'est pas surprenant qu'une grande partie de ce travail soit réalisé sur GitHub - comme le modèle Stable Diffusion, par exemple. En développant des bibliothèques, des cadres et des outils, les communautés open source ont permis aux développeurs de construire, d'expérimenter et de collaborer sur des modèles d'IA générative, tout en contournant les barrières financières habituelles. Cela a également contribué à démocratiser l'IA en la rendant accessible aux particuliers et aux petites entreprises qui n'ont peut-être pas les ressources nécessaires pour développer leurs propres modèles propriétaires.

Les obstacles à l'élaboration de modèles d'IA générative

Deux défis majeurs subsistent néanmoins : L'IA générative nécessite d'importantes ressources de calcul, de puissants GPU et de grandes quantités de mémoire. Ce type de matériel est coûteux et constitue donc une barrière à l'entrée pour de nombreuses personnes ou organisations qui souhaitent créer des solutions internes. Il en va de même en termes d’exigence liées aux données pour l'entraînement des modèles génératifs d'IA, essentiels pour créer des résultats précis. Si les données d'entraînement sont biaisées ou incomplètes, les modèles peuvent générer un contenu inexact ou inutile (par exemple : la difficulté qu’a l’IA générative pour recréer des mains humaines).

L'émergence d'outils de programmation génératifs basés sur l'IA a révolutionné le travail des développeurs. Ils leur permettent d'accéder à de vastes ensembles de données pour écrire un code plus efficace et stimuler la productivité. Bien que ces modèles ne soient pas encore parfaits, ils s'améliorent de jour en jour. L’avenir immédiat s’annonce donc passionnant pour les développeurs et l'IA générative.