La technologie de l’IA générative est en constante évolution, ouvrant de nouvelles possibilités dans une variété de domaines, de la création d’images et de vidéos à la poésie en passant par le code informatique. Pour réaliser cela, plusieurs techniques différentes sont utilisées, s’appuyant principalement sur les avancées des dix dernières années dans les domaines de l’apprentissage profond, des modèles transformateurs et des réseaux neuronaux.
Les modèles de langue volumineux (LLM) constituent la technologie fondamentale derrière des outils d’IA générative révolutionnaires tels que ChatGPT, Claude et Google Gemini. En s’appuyant sur d’énormes quantités de données textuelles, ces modèles de langage neuronaux peuvent apprendre les relations entre les mots et prévoir quel sera le mot suivant dans une séquence donnée. Ils peuvent également être spécialisés pour réaliser des tâches spécifiques en se basant sur des textes adaptés à des domaines spécialisés.
Les modèles de diffusion sont largement utilisés pour générer des images et des vidéos en utilisant un processus itératif de débruitage. Ils peuvent créer des images réalistes et imiter différents styles de peintures et de dessins, ainsi que générer des vidéos. Les réseaux génératifs antagonistes (GAN) ont émergé en 2014 comme l’un des modèles les plus efficaces pour la génération de contenus synthétiques, que ce soit du texte ou des images. Enfin, les champs de radiance neuronaux (NeRF) permettent de créer des représentations en 3D d’objets en utilisant l’apprentissage profond.
Toutes ces méthodes sont en constante évolution, mais l’un des récents progrès les plus notables est l’émergence des modèles hybrides d’IA générative. Ces modèles combinent différentes techniques pour créer des systèmes de génération de contenu innovants, offrant ainsi des résultats plus raffinés et réalistes. Cette approche hybride permet d’exploiter les forces de différentes approches pour produire des résultats plus précis et contextuellement pertinents.
À mesure que le champ de l’IA générative continue de croître et d’évoluer, nous pouvons nous attendre à voir émerger de nouvelles approches et des applications révolutionnaires qui transformeront les industries et changeront notre façon d’interagir avec la technologie dans les années à venir.