Qu’est-ce que l’intelligence artificielle générative ? Définition, atouts et limites

Perçue par certains comme une aubaine, par d’autres comme une menace, l’intelligence artificielle générative fascine autant qu’elle questionne. En l’espace d’un an seulement, le nombre d’utilisateurs d’IA générative en France a connu une hausse spectaculaire de 60 %, selon une étude de l’Ifop réalisée en avril 2024.
Mais qu’est-ce que l’IA générative au juste et comment l’utiliser ? Quels sont ses atouts, mais aussi ses limites ? À quoi peut-on s’attendre pour l’avenir ? Et comment bien préparer la transition vers l’IA au sein de son organisation ? Autant d’interrogations que nous allons tenter de décrypter dans cet article.

L’IA générative : définition et origines

Qu’est-ce que l’IA générative ?

Une IA générative est un logiciel capable de générer du contenu (texte, audio, vidéo, image, code informatique…) à partir d’une requête, appelée « prompt » ou « invite » fournie par un utilisateur. Sa fonction consiste essentiellement à prédire la suite logique d’une séquence de mots, en se basant sur l’entraînement qu’elle a reçu. Elle ne fait donc pas preuve d’intelligence au sens strict, mais se contente d’évaluer la probabilité que le mot d’après soit le bon.
De plus, le contenu est généré de manière réaliste et presque toujours unique : vous obtiendrez difficilement deux fois la même réponse.

Comment fonctionne l’IA générative ?

Les systèmes d’IA générative fonctionnent grâce à des modèles d’apprentissage automatique (machine learning) sophistiqués, et notamment au deep learning (apprentissage neuronal profond) pour créer du contenu de façon autonome.
Aujourd’hui, on distingue deux principaux types d’IA générative :
- Les réseaux génératifs antagonistes (GAN - Generative Adversarial Networks). Ils se composent de deux éléments : le générateur, qui crée de nouvelles données, et le discriminant, qui distingue les données générées des données réelles et qui en évalue la pertinence. Ce type de réseaux est utilisé pour la génération d’images, de vidéos et de textes ;
- Les transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT- Generative Pre-Trained Transformers) : ce modèle d’apprentissage est pré-entraîné sur un volume de données massif et capable de générer du texte cohérent à partir de données d’entrée. Ce type d’algorithme est utilisé pour les outils de génération de texte.

Les origines de l’IA générative

Contrairement à ce que l’on pourrait croire, le concept d’intelligence artificielle générative ne date pas d’hier. En réalité, les premières tentatives de modélisation du raisonnement humain par les machines remontent aux années 1950-60, avec la création de modèles rudimentaires capables de générer des données séquentielles à partir de règles fixes.
Dans les années 80, des modèles statistiques de traitement du langage naturel ont émergé, générant alors des textes simples basés sur des probabilités statistiques. Ces modèles ont continué à se perfectionner au fil des décennies, notamment avec l’essor du deep learning dans les années 2000.
Mais c’est véritablement avec l'apparition des GAN (Réseaux Antagonistes Génératifs), en 2014, puis des transformateurs en 2018, que l’intelligence artificielle générative fait un bond en avant. Ces derniers ont permis de faire émerger, en 2020, l’IA générative telle qu’on la connaît, avec des modèles pré-entraînés tels que ChatGPT, dont la mise sur le marché a démocratisé l’IA générative en l’espace de quelques mois.
Aujourd’hui, les principaux acteurs dans le domaine de l'IA générative sont :
- ChatGPT, modèle de génération de texte équipé d’un chatbot, développé par Open IA ;
- Gemini, une IA générative multimodale développée par Google, qui propose la création de texte, images, sons, vidéos… ;
- Claude, un générateur de texte par IA créé par Anthropic ;
- Mistral AI, une entreprise française spécialisée dans l’IA générative, considérée comme l’un des leaders en Europe ;
- Llama du groupe Meta, dont le dernier modèle rivalise avec celui de ChatGPT en termes de pertinence.

Comment utiliser l’IA générative ? Quelques bonnes pratiques

L’une des erreurs souvent commises par les utilisateurs de modèles tels que ChatGPT est de formuler des prompts bien trop génériques, sans aucun élément de contexte. En effet, il est essentiel de bien contextualiser ses requêtes, sans quoi les réponses manquent de pertinence.
Par exemple, avec une requête telle que : « Rédige un email pour informer mon patron que je pars en congés à telle date. », la réponse sera alors très basique et manquera de personnalisation.
En revanche, en fournissant des détails supplémentaires tels que le nom du responsable, la qualité de votre relation avec lui, le ton souhaité pour l'email et tout autre élément de contexte pertinent, la réponse sera totalement différente et beaucoup plus adaptée à votre situation.
De manière générale, un prompt doit compter a minima 4-5 lignes. Pour générer une réponse très qualitative sur une requête complexe, il doit même comporter entre 10 et 20 lignes et nécessiter plusieurs échanges avec l'IA avant de générer une réponse satisfaisante.
Gardez à l’esprit que le logiciel ne devinera jamais vos pensées. Si vous souhaitez obtenir un résultat précis, il faudra fournir explicitement toutes les informations nécessaires.

L’IA générative : des avantages, mais aussi des limites

Quels sont les atouts de l’IA générative ?

L’intelligence artificielle générative peut aujourd’hui être utilisée par de nombreuses fonctions au sein d’une organisation (marketing, vente, communication, finance…). Elle a en effet prouvé son efficacité sur un grand nombre de tâches du quotidien, la plus courante étant la rédaction de tous types de contenus (articles, emails, posts sur les réseaux sociaux, rapports… ). Les outils génératifs sont aussi capables d’analyser de grandes quantités de données puis de générer des rapports de façon extrêmement rapide et fiable.

Adopter des outils d’IA générative présente ainsi de nombreux bénéfices pour les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs d’activité :
- Un gain de temps considérable
Bien que l'IA ne puisse pas remplacer le travail d’un être humain, elle peut effectuer certaines tâches répétitives, fastidieuses ou à faible valeur ajoutée de façon aussi performante, mais surtout beaucoup plus rapidement. Cela permet donc à l’organisation d’industrialiser et d’automatiser des tâches très chronophages et rébarbatives, de gagner du temps, d’optimiser les process, d’améliorer considérablement la productivité des salariés et les performances opérationnelles.
Selon l’étude menée par l’Ifop en avril 2024, les utilisateurs estiment que l’utilisation des IA génératives leur permet de gagner 38 % de productivité.
- Un levier pour le bien-être au travail
Ce temps gagné grâce aux outils génératifs peut alors être réinvesti dans des activités plus enrichissantes et des projets à plus forte valeur ajoutée. Cela peut ainsi permettre à l’organisation de replacer le sens au travail au premier plan et d’améliorer le bien-être des collaborateurs, leur engagement et leur motivation au quotidien.
- Un outil d’aide à la décision
Grâce à sa capacité à traiter des données massives en temps réel, les systèmes d’IA génératifs constituent un outil d’aide à la décision à part entière. Par exemple, en faisant analyser par l’IA des données marketing ou commerciales (telles que des fichiers CSV issus des réseaux sociaux, des retours ou des avis clients), l’entreprise peut identifier, en quelques secondes, les tendances récurrentes, les points d’amélioration de la satisfaction client et les opportunités commerciales pour prendre des décisions éclairées.

Quelles sont les limites de l’IA générative ?

L'IA est souvent définie comme un ensemble de systèmes capables d’imiter l'intelligence humaine. Toutefois, il est important de ne pas prendre cette définition au pied de la lettre. En effet, comme l’IA utilise un langage naturel, cela peut donner l’impression qu'elle « comprend » ce qu’on lui demande et qu’elle nous répond à la manière d’un être humain. En réalité, elle ne fait que deviner la suite de sa réponse : elle ne comprend jamais, au sens propre, le contenu qu’elle génère.
Il est donc essentiel de bien comprendre son fonctionnement et la manière dont elle a été entraînée pour réussir à lui poser les bonnes questions et à analyser la pertinence de ses réponses tout en étant conscient de ses limites.
- Des réponses pas toujours fiables
Avant tout, il est important de garder à l’esprit qu’un logiciel d’IA générative ne répondra jamais « je ne sais pas ». Il fournira toujours une réponse, même si celle-ci est erronée ou incohérente. C’est ce qu’on appelle des « hallucinations ». Il faut donc toujours avoir un regard critique sur les réponses fournies et ne pas attribuer à l’IA une intelligence supérieure ni des capacités infaillibles.
- Des biais inévitables
Par ailleurs, il faut souligner que l’IA générative reproduit les biais présents dans ses données d’entraînement. Cela peut alors déboucher sur un contenu partial et tendancieux.
Par exemple, si vous demandez à ChatGPT, un modèle américain, une définition du lobbying, il vous donnera une réponse plutôt positive, tandis qu’un modèle français aura une réponse beaucoup plus critique. Cela démontre à quel point chaque modèle est influencé par les données d’entraînement et les biais culturels qui en découlent.
- Des risques de sécurité et de confidentialité
L’IA générative pose également des enjeux importants en matière de protection des données utilisées au moment de formuler une requête. Même si la probabilité que ces données soient extraites et utilisées par des prompts reste faible, il est important de faire preuve de prudence au moment d’insérer des données sensibles, telles que des informations financières.

L’intelligence artificielle générative : quelles perspectives pour l'avenir ?

D’après une étude de Sopra Steria Next, le marché de l’intelligence artificielle générative se monte actuellement à 8 milliards de dollars. Ce chiffre devrait, à l’horizon 2028, être multiplié par plus de 10, pour atteindre 100 milliards de dollars, soit une croissance annuelle de 65 %. En effet, les outils d’IA générative se perfectionnent de jour en jour et de nouveaux modèles font leur apparition au quotidien. On peut donc s’attendre, dans les prochaines années, à des améliorations considérables, avec des réponses de plus en plus pertinentes sur des questions complexes.
Beaucoup s'accordent à dire que 2030 sera une année charnière pour l'IA. En effet, nous aurons d’ici là plusieurs années de recul et une idée claire de son impact sur les métiers. Il est aussi fort probable que des changements significatifs commencent à apparaître sur le marché du travail autour cette date. Les métiers de la rédaction, de la traduction, du marketing et de l’analyse de données seront sans doute les plus impactés, même si l’IA ne remplacera jamais totalement la valeur ajoutée apportée par les compétences humaines.

Quelques chiffres sur l’IA générative en entreprise :
- 15 % des dirigeants de TPE et PME déclarent utiliser les IA génératives dans leur entreprise de façon régulière (3 %) ou occasionnelle (12 %), selon une étude de BPIFrance Le Lab de mars 2024 ;
- 80 % des entreprises auront déployé des outils d’IA générative d’ici 2026, selon l’institut Gartner ;
- 25 % des Français utilisent l’IA Générative selon une étude Ifop de mai 2024, dont 18 % dans un cadre professionnel ;
- 13 % des salariés utilisant l’IA générative dans le cadre professionnel n’en ont pas informé leur supérieur hiérarchique, selon cette même étude ;
- 10 % des dirigeants craignent une mauvaise utilisation de l’IA par leurs collaborateurs (partage de données confidentielles, manque de vérification des réponses…) - Francenum.gouv ;

Transition vers l’IA : Hibyrd vous accompagne

Comme nous pouvons le constater, si la transition vers l’IA semble aujourd’hui incontournable, il est impératif de s’accorder le temps de comprendre son fonctionnement et ses implications pour en tirer le meilleur parti tout en étant conscient de ses faiblesses.
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