Bill Gates, cofondateur de Microsoft : « L’IA générative a le potentiel de changer le monde d’une manière que nous ne pouvons même pas imaginer. Il a le pouvoir de créer de nouvelles idées, de nouveaux produits et de nouveaux services qui rendront nos vies plus faciles, plus productives et plus créatives. Il a également le potentiel de résoudre certains des plus grands problèmes du monde, tels que le changement climatique, la pauvreté et la maladie. 1
L’intelligence artificielle (IA) continue d’influencer l’avenir de la technologie et des affaires. Cependant, des termes tels que IA traditionnelle, IA générative (GenAI) et Grands modèles de langage (LLM) sont fréquemment utilisés de manière interchangeable.
Chacun de ces paradigmes d’IA a un objectif différent et repose sur des fondements technologiques distincts.
Dans ce blog, nous définirons ces distinctions, expliquerons leurs interconnexions et présenterons des exemples d’applications réelles dans tous les secteurs pour aider les dirigeants d’entreprise, les développeurs et les décideurs à mieux juger.
Introduction
Au cours de la dernière décennie, l’évolution de l’IA a produit une variété d’outils et de modèles qui sont classés sous l’égide de l’IA, mais qui diffèrent considérablement en termes de fonction et de conception.
Comprendre les distinctions entre l’IA traditionnelle, GenAI et les LLM est plus qu’académique ; C’est stratégique. Chacun présente des avantages, des inconvénients et des applications idéales.
L’utilisation de ces technologies de manière dirigée, cependant, peut être grossièrement inefficace, noyée dans des pièges éthiques ou sous-optimale.
Intelligence artificielle traditionnelle
L’IA traditionnelle fait référence à des systèmes qui utilisent des algorithmes et une logique pour résoudre des problèmes spécifiques. Pendant des décennies, ces modèles ont été utilisés et sont généralement basés sur des règles, prédictifs ou axés sur la décision. Ils nécessitent des données structurées et fonctionnent selon des paramètres bien définis.
Caractéristiques principales :
- Nécessite des règles manuelles ou un apprentissage supervisé.
- Accomplir avec précision les tâches assignées.
- Piloté par les données, mais généralement pas entraîné sur d’énormes ensembles de données non structurés.
Exemples:
- Algorithmes de détection des fraudes pour la banque.
- Maintenance prédictive pour l’industrie manufacturière.
- Les assistants virtuels et les chatbots suivent des règles.
- Plateformes de commerce électronique avec moteurs de recommandation.
- L’IA traditionnelle est utile dans les environnements qui nécessitent cohérence, répétabilité et interprétabilité.
Intelligence artificielle générative
GenAI représente un changement fondamental par rapport à l’analyse de données traditionnelle vers le calcul créatif. Contrairement aux modèles conventionnels qui ne font rien d’autre qu’interpréter des données, les systèmes d’IA générative peuvent créer toute une série de nouveaux éléments, de textes écrits, de musique ou d’images synthétiques qui reproduisent les « modèles » qu’ils ont appris. Par conséquent, GenAI est un exemple d’innovation dans de nombreux secteurs différents, en raison de sa capacité à créer des résultats originaux.
Principales caractéristiques de Gen AI :
- Capacité à apprendre à partir de vastes ensembles de données pour générer un contenu nouveau et plausible.
- Utilise couramment des architectures telles que les réseaux antagonistes génératifs (GAN) ou les transformateurs.
- Capable de produire du texte, des images, du code, de l’audio et même de la vidéo.
Exemples:
- ChatGPT rédigeant des e-mails, des résumés ou des essais.
- DALL· E génération d’images personnalisées à partir d’invites textuelles.
- MusicLM compose des chansons basées sur des descriptions d’humeur.
- RunwayML : création de contenu vidéo à partir de scripts.
L’IA générative est transformatrice pour les secteurs où la créativité, la personnalisation et l’automatisation se recoupent, tels que le marketing, le design, l’éducation et les médias.
Grands modèles de langage (LLM)
Les LLM sont un sous-ensemble de l’IA générative qui comprend et génère le langage humain. Les LLM sont entraînés sur de grands corpus de texte à l’aide d’architectures basées sur des transformateurs telles que GPT et BERT pour apprendre des modèles, des significations contextuelles, de la grammaire et de la sémantique, ce qui leur permet de produire des sorties linguistiques cohérentes et contextuellement pertinentes.
Caractéristiques principales :
- Expertise dans les tâches textuelles, y compris la synthèse, la traduction, les questions-réponses et la création de contenu, ainsi que la création de fichiers, d’images, de vidéos.
- Améliorez la compréhension du contexte dans les longs passages.
- Maîtrise de plusieurs langues et capacité d’adaptation à divers domaines.
Bien que les LLM soient une technologie fondamentale pour de nombreux outils d’IA générative, tous les outils d’IA générative ne s’appuient pas sur eux ; Certains se concentrent plutôt sur la génération d’images, de vidéos ou d’audio.
Une analyse comparative complète :
| Attribut | IA traditionnelle | IA générative | Grands modèles de langage (LLM) |
| Fonction | Prédictif/Analytique | Créatif/Génératif | Compréhension et génération de langues |
| Exigences en matière de données | Structuré, étiqueté | Non structuré, à grande échelle | Corpus de textes à grande échelle |
| Sortie | Décisions, classifications | Texte, images, audio, vidéo | Texte de type humain |
| Complexité | Faible à modéré | Haut | Très élevé |
| Interprétabilité | Haut | Moyen à faible | Moyen |
| Exemples | Arbres de décision, SVM, régression logistique | ChatGPT, DALL’E, MusicLM | GPT-4, Gémeaux, Claude |
Interrelations et dépendances :
Les modèles mentionnés ci-dessus ne sont pas séparés ; Les modèles combinés peuvent agir comme un seul. Les solutions d’IA les plus performantes au monde bénéficient aujourd’hui de la combinaison de l’IA traditionnelle et de l’IA générative pour fournir les deux. L’IA traditionnelle se spécialise dans les méthodes structurées et programmées d’exécution des tâches et les modèles génératifs pour tirer parti de la créativité et de la variabilité. Les organisations peuvent tirer parti de solutions plus intelligentes alimentées par l’IA qui créent des résultats plus adaptables et plus percutants en combinant les deux.
- Une plateforme d’IA médicale peut utiliser l’IA traditionnelle pour détecter les anomalies dans les scans et les LLM, générant ainsi des rapports cliniques.
- Dans le domaine de la finance, les modèles d’IA traditionnels peuvent détecter les transactions suspectes, tandis que l’IA génération génère des récits ou des alertes destinés aux clients.
- Les LLM, un sous-ensemble de l’IA générative, fournissent un support linguistique pour des outils tels que ChatGPT, Copilot et les assistants de recherche alimentés par l’IA.
Comprendre comment ces technologies se chevauchent permet d’améliorer la conception et le déploiement du système.
Comment l’IA alimente-t-elle le changement dans tous les secteurs :
- Santé: L’IA classique pour les soins de santé est utile pour le diagnostic des maladies grâce à une analyse précise des images médicales. Là où il n’y a pas de données réelles, GenAI peut aider en générant des données artificielles sur les patients afin d’améliorer les modèles d’entraînement. Les LLM aident les médecins en produisant des résumés médicaux, en plus de simplifier la terminologie clinique et d’accroître la communication avec les patients.
- finance: L’IA a déjà apporté des changements significatifs dans le secteur de la finance. Les méthodes traditionnelles fonctionnent toujours bien pour détecter la fraude et évaluer le risque de crédit. GenAI a la capacité de créer des rapports personnalisés et des communications avec les clients. Les LLM servent d’assistants intelligents aux conseillers financiers en négociant des documents financiers complexes et en résumant les informations du marché.
- vente au détail: Les applications d’IA conventionnelles sont adaptées à la prévision de la demande et à l’optimisation des stocks. L’IA générative est idéale pour le travail créatif, y compris les descriptions de produits convaincantes, ainsi que les messages marketing créatifs. Les LLM fournissent des chatbots intelligents et des messages personnalisés pour améliorer l’expérience client.
Implications stratégiques pour les entreprises :
Le choix du bon type d’IA est principalement déterminé par vos objectifs.
- Les modèles d’IA traditionnels sont idéaux pour la segmentation des clients et la prédiction de l’attrition en raison de leur efficacité, de leur fiabilité et de leur facilité d’interprétation.
- L’IA Gen offre un potentiel important pour l’automatisation des tâches créatives telles que la création de contenu et la génération d’images.
- Les LLM sont idéaux pour les tâches linguistiques telles que la synthèse de documents et le support client.
Considérations éthiques :
Les GenAI et LLM s’accompagnent de défis uniques, allant de la désinformation, du plagiat et des préjugés aux fuites de données potentielles et aux hallucinations. Les LLM nécessitent des ressources de calcul importantes et un contrôle strict, contrairement à l’IA classique, qui est souvent plus transparente et plus simple à auditer. Les entreprises doivent répondre aux besoins en infrastructure, s’assurer qu’elles respectent les règles et surveiller de près les données d’entraînement pour faire évoluer l’IA de manière responsable. Cette méthode contribue au développement de systèmes d’IA éthiques et fiables
« L’IA n’est pas une technologie unifiée. »
L’IA traditionnelle, le GenAI et les LLM offrent tous des avantages uniques et servent des objectifs différents. Alors que l’IA traditionnelle est toujours nécessaire pour la prise de décision structurée, l’IA générative et les LLM innovent en matière d’automatisation, de créativité et de communication.
Comprendre leurs différences permet aux organisations de mettre en œuvre stratégiquement l’IA ; choisir les bons outils pour les bons défis, combiner les modèles au besoin et se préparer à un avenir dans lequel l’IA est de plus en plus intégrée dans tous les aspects de l’entreprise.
À mesure que nous entrons dans l’ère de l’IA du futur, l’IA traditionnelle, GenAI et LLM joueront un rôle essentiel dans nos opérations commerciales. Cependant, la clé résidera dans l’identification du type d’IA spécifique qui convient parfaitement à chaque cas d’utilisation.
