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Comprendre l’IA générative, ses impacts et ses limites

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IA générative

L’IA générative transforme le contenu de l’entreprise avec l’intelligence artificielle en 2022

L’intelligence artificielle nous a doté de possibilités illimitées. Du marketing intelligent à la prévention de la fraude et au support client 24h/24 et 7j/7, l’intelligence artificielle a transformé tous les aspects des entreprises et des vies.

Aujourd’hui, il peut également permettre aux machines d’utiliser des données textuelles ou visuelles pour créer de nouveaux contenus via ce que nous pouvons appeler l’IA générative.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative fait référence à des algorithmes d’intelligence artificielle qui permettent d’utiliser du contenu existant comme du texte, des fichiers audio ou des images pour créer un nouveau contenu plausible. En d’autres termes, il permet aux ordinateurs d’abstraire le modèle sous-jacent lié à l’entrée, puis de l’utiliser pour générer teneur.

Il offre d’immenses avantages tels que
  • Garantir la génération de résultats de meilleure qualité grâce à l’auto-apprentissage à partir de chaque ensemble de données.
  • Réduire les risques associés à un projet
  • La formation a renforcé les modèles d’apprentissage automatique pour qu’ils soient moins biaisés
  • Activation de la prédiction de profondeur sans capteurs
  • Permettre la localisation et la régionalisation du contenu via les deepfakes
  • Permettre aux robots de comprendre des concepts plus abstraits à la fois dans la simulation et dans le monde réel.
  • Avec des avantages aussi importants, L’IA générative peut être utilisée à des fins distinctes.

Protection de l’identité : Des avatars d’IA générative ont été utilisés pour protéger l’identité des personnes interrogées dans les reportages sur la persécution des personnes LGBTQ en Russie.

Traitement d’image: Il aide à la mise à l’échelle intelligente des images basse résolution vers des images haute résolution.

Restauration de films: Il améliore les anciennes images et les vieux films en les convertissant en 4K et au-delà, ce qui génère 60 images par seconde au lieu de 23 ou moins, supprime le bruit, ajoute des couleurs et les rend plus nettes.

Synthèse audio: L’IA générative peut transformer n’importe quelle voix générée par ordinateur en une voix qui ressemble vraiment à une voix humaine. Même moi, le narrateur de cette vidéo, je suis un produit de l’IA générative.

Soins de santé: L’IA générative peut être utilisée pour restituer des membres prothétiques, des molécules organiques et d’autres éléments à partir de zéro lorsqu’elle est activée via l’impression 3D, CRISPR et d’autres technologies. Il peut également permettre l’identification précoce d’une malignité potentielle pour des plans de traitement plus efficaces. IBM utilise actuellement cette technologie pour rechercher des peptides antimicrobiens (AMP) afin de trouver des médicaments pour le COVID-19.

Comme l’IA générative permet aux machines de créer efficacement de nouveaux contenus, elle s’accompagne également d’un ensemble de limitations.

Difficile à contrôler : Certains modèles d’IA générative comme les GAN sont instables et il est difficile de contrôler leur comportement, ils ne génèrent parfois pas les sorties attendues et il est difficile de comprendre pourquoi.

Pseudo-imagination: Les algorithmes d’IA générative ont encore besoin d’une grande quantité de données d’entraînement pour effectuer des tâches. Les GAN ne peuvent pas créer des choses entièrement nouvelles. Ils ne font que combiner ce qu’ils savent de nouvelles façons.

Sécurité: Des acteurs malveillants peuvent utiliser l’IA générative à des fins trompeuses, comme arnaquer des personnes, mener des activités frauduleuses et créer de fausses informations contenant du spam.

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