Qu’est-ce que l’IA générative?
L’intelligence artificielle générative (« IA générative ») a grandement évolué depuis sa création. De simple système fondé sur des règles, elle peut maintenant créer des modèles sophistiqués capables de générer du contenu complexe. L’intelligence artificielle (« IA ») a rapidement évolué, en raison des récentes avancées et de sa montée fulgurante en popularité : les entreprises de tous les secteurs adoptent maintenant l’IA générative pour favoriser l’innovation et l’efficacité. Alors, en quoi consiste l’IA générative exactement? Elle est une technologie de pointe sur laquelle les entreprises comptent pour augmenter leurs revenus, améliorer leur efficacité opérationnelle et réduire les risques. Elle est un type d’IA qui crée des algorithmes et des modèles capables de générer de nouvelles données qui ressemblent souvent aux données existantes. Elle utilise des techniques d’apprentissage automatique avancées, telles que l’apprentissage profond et les réseaux de neurones artificiels. Son principal objectif consiste à créer des systèmes pouvant produire de façon autonome du contenu réaliste, diversifié et de haute qualité sans intervention humaine explicite.
En clair, l’IA générative est une technologie ayant l’étrange capacité de comprendre les questions et de générer du contenu difficile à distinguer de celui créé par un humain. En d’autres mots, les applications qui utilisent cette technologie, comme ChatGPT, peuvent devenir des assistants personnels.
À propos de ChatGPT, en quoi consiste vraiment cette technologie? Elle est un modèle de langage développé par OpenAI et basé sur l’architecture des transformateurs préentraînés génératifs (appelée « architecture GPT »). Elle est conçue pour comprendre et générer du texte ressemblant à du texte rédigé par des humains, ce qui lui permet de discuter de façon interactive et dynamique avec les utilisateurs. Puisque ChatGPT est entraîné sur un vaste éventail de données texte disponibles en ligne, elle peut répondre de façon pertinente et cohérente aux questions des utilisateurs.
Grosso modo, deux types de modèles sous-tendent l’architecture GPT (à ce jour), à savoir les modèles fondés sur des transformateurs (p. ex., GPT-3.5) pour les données texte et les modèles de langage multimodal (p. ex., GPT-4) pour différents types de données. Ce sont de grands modèles de langage préentraînés à partir de vastes ensembles de données et adaptés à des tâches précises : ils peuvent notamment répondre à des questions, faire des résumés ou traduire. La principale force des modèles basés sur l’architecture GPT, dont ChatGPT, est leur capacité de générer du texte clair, cohérent sur le plan sémantique et adapté au contexte. À l’heure actuelle, de nombreuses versions de ces modèles sont assez avancées pour engager des conversations avec des utilisateurs, comme le fait ChatGPT.
Aujourd’hui, l’IA générative est passée maître dans l’exécution de tâches de création telles que l’ébauche de courriels, la personnalisation de contenu marketing, le soutien aux clients et le codage. Combinée à d’autres modèles d’IA, à des données de qualité, à des règles de gouvernance ainsi qu’à des modules d’analyse, elle peut offrir des solutions efficaces à l’élaboration de processus de prise de décisions autonomes et semi-autonomes au sein d’entreprises en combinant ses données internes à celles de l’industrie et du marché.
Dans la suite de ce document, nous nous pencherons sur l’histoire et la récente montée en popularité de l’IA générative, sur les avantages qu’elle peut apporter au secteur de l’assurance et sur l’importance d’utiliser des données de haute qualité et d’adopter des pratiques responsables en matière d’IA pour maximiser le potentiel de cette technologie.
