IA et graphisme : comment l’intelligence artificielle transforme la création visuelle ?

DALL-E, ChatGPT, Midjourney… on entend parler de l’intelligence artificielle (IA) partout ! Près de 35% des entreprises l’utilisent désormais pour développer leurs activités. Mais même  avec l’émergence de ces outils révolutionnaires, la notion d’IA et les nombreux concepts qui l’entourent restent encore difficiles à comprendre ? Alors quel livre sur l’intelligence artificielle lire pour maitriser ce concept et surtout quels termes de base maitriser ?

Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?

Commençons par LA base : l’intelligence artificielle (IA). Cette expression a été prononcée pour la première fois à l’été 1956 au cours d’un meeting scientifique, la conférence de Dartmouth, pour faire référence aux tâches simples pour les humains, mais compliquées pour les machines.

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En effet, même si les machines savaient parfaitement exécuter plusieurs types de tâches logiques depuis sa création, d’autres tâches comme l’identification du type d’animal sur une photo, la reconnaissance vocale ou tout simplement faire la conversation leurs étaient difficiles.

De ce fait, les scientifiques présents au meeting se sont mis d’accord pour trouver des moyens permettant aux machines “d’utiliser le langage, former des abstractions et des concepts ainsi qu’apprendre et exécuter des tâches destinées aux humains.”

Machine Learning

Le Machine Learning (ML) est l’un des principes d’apprentissages majeurs en IA. C’est le processus qui permet aux machines de s’améliorer via l’apprentissage : il permet notamment aux ordinateurs d’apprendre sans nécessiter de programmation particulière. Le Machine Learning se sert des algorithmes afin d’assimiler via des flux de données.

En 2023, 48% des entreprises utilisent le machine learning pour entre autres réaliser des recommandations produits, effectuer du marketing ciblé ou encore assimiler un grand nombre d’informations. On peut citer par exemple Netflix ou Amazon.

Deep Learning

Le Deep Learning, une sous-catégorie de l’IA, fait partie intégrante du Machine Learning. Afin d’effectuer l’apprentissage à partir de données ou faire des prédictions, il s’appuie sur les réseaux de neurones artificiels. Son concept a en grande partie été inspiré du cerveau humain. Le Deep Learning permet d’assimiler une énorme quantité de données pour ensuite les catégoriser.

Le Deep Learning est notamment à l’origine des services courants du quotidien comme la reconnaissance faciale, l’assistance vocale ou encore les systèmes de détection de fraude. Il est également important de noter que le bot populaire ChatGPT se base sur le Deep Learning.

Neural Network

Un réseau de neurones, plus connu sous le nom Neural Network, est un algorithme inspiré du comportement des neurones biologiques. Un neural network est tout simplement un réseau d’équations mathématiques constitué de dizaines, voire de centaines de  » couches  » de neurones qui effectuent différents types d’opérations de tri et de catégorisation.

La profondeur d’un réseau est mesurée par le nombre de couches qu’il contient. Les réseaux de neurones sont fréquemment utilisés dans les problèmes de prédiction ou de classement, afin de traiter des données d’une manière complexe. Par exemple, ces systèmes actionnent la reconnaissance d’objets dans des images ou dans des voitures autonomes pour détecter les piétons ou des obstacles sur la route.

Large Langage Models (LLM)

Les grands modèles de langage, plus connus sous le nom de Large Langage Models (LLM) sont des modèles d’IA permettant de générer du contenu à partir d’un texte d’entrée ou “prompt”. Ils font partie du NLP qui sert à étudier de grandes quantités de texte afin d’assimiler les structures et relations entre les mots ou phrases. Les LLM sont largement utilisés dans divers domaines : la traduction automatique, la génération de texte et même la reconnaissance vocale. Le célèbre ChatGPT s’appuie sur GPT-3, un puissant LLM développé par OpenAI.

Data Mining

Le Data Mining, littéralement exploration de données, est le processus d’analyse d’une quantité colossale de données de sorte à déceler la relation entre ces dernières et d’en dégager des informations exploitables. Il est étroitement lié aux concepts-clé de l’IA comme le Big Data ou encore l’intelligence prédictive. Ce procédé offre un réel avantage aux entreprises par rapport à leurs concurrents : il permet notamment de mieux comprendre les besoins des clients, d’améliorer la stratégie marketing et d’optimiser le chiffre d’affaires.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel ou Natural Language Processing (NLP) fait partie intégrante de l’Intelligence Artificielle. Il dirige la compréhension et la génération de parole, à la manière d’un humain. Les technologies d’assistance virtuelle célèbres comme Siri d’Apple, Cortana de Windows ou encore Alexa d’Amazon sont toutes basées sur du NLP.