L'intelligence artificielle (IA) générative est un type d'IA qui peut vous aider à créer des contenus. Elle peut vous aider à être plus créatif, et à améliorer votre productivité et vos connaissances.
Cet article vous permet de découvrir l'IA générative, y compris :
- Ce qu'est l'IA générative et comment elle fonctionne ?
- Comment utiliser l'IA générative et évaluer l'exactitude de ses réponses ?
- Comment Google développe l'IA ?
Ce qu'est l'IA générative ?
L'IA générative est un type de modèle de machine learning (apprentissage automatique). L'IA générative n'est pas un être humain. Elle ne peut pas penser par elle-même ni ressentir des émotions. Elle est tout simplement douée pour détecter des modèles.
Auparavant, l'IA était utilisée pour comprendre et recommander des informations. Aujourd'hui, l'IA générative peut aussi nous aider à créer des contenus tels que des images, de la musique et du code.
Comment les modèles de machine learning sont-ils entraînés ?Les modèles de machine learning, y compris l'IA générative, apprennent par le biais d'un processus d'observation et de correspondance de modèles appelé "entraînement". Pour qu'un modèle puisse comprendre ce qu'est une basket, il est entraîné sur des millions de photos de baskets. Au fil du temps, il apprend que les baskets sont des objets que les humains portent aux pieds et dotés de lacets, de semelles et d'un logo.
Le modèle peut utiliser l'entraînement pour :
- générer un résultat à partir d'une requête telle que "Génère une image de baskets avec une breloque en forme de chèvre" ;
- faire le lien entre ce qu'il a appris sur les baskets, les chèvres et les breloques ;
- générer une image, même s'il n'en a jamais vu de similaire auparavant.
L'IA générative et les grands modèles de langage (LLM, Large Language Model) font partie de la même technologie. L'IA générative peut être entraînée sur n'importe quel type de données, tandis que les LLM utilisent les mots comme principale source de données d'entraînement.
Les expériences basées sur des LLM, comme Gemini et Search Generative Experience, peuvent prédire les mots qui pourraient suivre en fonction de votre requête et du texte généré jusqu'à présent. Elles ont la flexibilité de choisir les mots susceptibles de suivre et qui correspondent aux schémas obtenus lors de l'entraînement. Cette flexibilité leur permet de générer des réponses créatives.
Si vous les invitez à compléter la phrase "Harry […]", elles prédiront peut-être que le mot suivant est "Styles" ou "Potter".
Comment utiliser l'IA générative ?
Important : Les expériences de Google basées sur l'IA générative peuvent vous aider à démarrer un processus créatif. Elles ne sont pas censées faire tout le travail à votre place ni être les créatrices.
Voici trois façons d'utiliser l'IA générative :
- Réfléchissez à vos idées créatives. Vous pouvez par exemple obtenir de l'aide pour écrire une préquelle de votre film préféré.
- Posez des questions auxquelles vous pensiez qu'il n'était pas possible de répondre. Par exemple, "Qui est arrivé en premier, la poule ou l'œuf ?"
- Bénéficiez d'un coup de pouce supplémentaire. Demandez-lui de suggérer un titre pour un article que vous avez écrit, ou demandez de l'aide pour identifier l'espèce d'un animal ou d'un insecte sur une image.
Lorsque vous explorez, créez et apprenez de nouvelles choses avec l'IA générative, il est important de l'utiliser de manière responsable. Pour en savoir plus, consultez notre Règlement sur les utilisations interdites de l'IA générative.
L'IA n'est pas infaillible, elle fera des erreursL'IA générative est expérimentale et en cours de développement, elle peut donc commettre des erreurs :
- Elle peut inventer des choses. Lorsque l'IA générative invente une réponse, on parle d'hallucination. Les hallucinations se produisent, car les LLM ne collectent aucune information, contrairement à la recherche Google qui collecte des informations sur le Web. Les LLM prédisent les mots suivants en fonction de ce que les utilisateurs saisissent.
- Par exemple, vous pouvez demander "Qui va gagner l'épreuve de gymnastique féminine aux Jeux olympiques d'été de Brisbane en 2032 ?" et obtenir une réponse, même si l'événement n'a pas encore eu lieu.
- Elle peut mal comprendre certaines choses. Il arrive que les produits d'IA générative interprètent mal le langage, ce qui change le sens.
- Par exemple, vous voudrez peut-être en savoir plus sur l'avocat, le fruit à noyau. Si vous demandez des informations sur les avocats, l'IA est susceptible de vous dire que les avocats sont des juristes qui défendent les intérêts de leurs clients.
Réfléchissez de manière critique aux réponses des outils d'IA générative. Utilisez Google et d'autres ressources pour vérifier les informations présentées comme factuelles.
Si vous remarquez un problème, signalez-le. Bon nombre de nos produits d'IA générative disposent d'outils de signalement. Vos commentaires nous aident à affiner les modèles afin d'améliorer les expériences d'IA générative pour tous.
Nos fonctionnalités de code génératif sont encore en phase de test, et vous êtes seul responsable de l'utilisation que vous faites du code suggéré ou des explications à ce sujet. Veuillez faire preuve de discernement et testez soigneusement tout le code à la recherche d'erreurs, de bugs et de failles avant de vous y fier. Il vous incombe de respecter toutes les conditions de licence, par exemple lorsque nous fournissons des citations de dépôts de code Open Source. En savoir plus
Comment Google développe l'IA ?
En 2018, nous avons établi un ensemble de principes concernant l'IA afin de créer des outils qui améliorent le monde pour tous. Ces principes décrivent notre objectif : développer une technologie innovante capable de relever certains des plus grands défis de la société de manière responsable.
Par exemple, nous utilisons l'IA pour :
- encourager les efforts de lutte contre le changement climatique, par exemple en réduisant les embouteillages pour limiter les émissions liées aux véhicules ;
- prédire ou surveiller les catastrophes naturelles, par exemple en prévoyant les inondations dans plus de 20 pays et en suivant en temps réel le périmètre des feux de forêt ;
- soutenir les innovations dans le domaine de la santé, par exemple en facilitant l'accès au dépistage de la tuberculose et en aidant au dépistage précoce du cancer du sein.
Nos principes dressent également la liste des domaines dans lesquels nous n'utiliserons pas l'IA, comme les technologies qui présentent un danger global ou qui enfreignent le droit international et les droits humains.
Consultez la liste complète de nos principes concernant l'IA.
Pour développer et améliorer les expériences d'IA générative dans la recherche Google, ainsi que les technologies de machine learning qui les alimentent, Google utilise les interactions des utilisateurs avec la recherche et avec ces expériences. Ces interactions peuvent inclure leurs recherches et les commentaires qu'ils envoient, par exemple en choisissant "J'aime" ou "Je n'aime pas". La révision humaine fait partie des nombreuses façons dont nous évaluons et améliorons de manière responsable la qualité de nos résultats et de nos produits.
Lorsque des réviseurs spécialisés travaillent à améliorer la qualité des modèles de machine learning de la recherche Google, nous prenons un certain nombre de précautions pour protéger la confidentialité des utilisateurs :
- Les données que les réviseurs voient et annotent sont dissociées des comptes utilisateur.
- Des outils automatisés sont utilisés pour reconnaître et supprimer un large éventail d'informations personnelles sensibles et permettant d'identifier l'utilisateur.