Depuis le succès de ChatGPT, on pourrait presque penser que l'IA générative équivaut à l'IA en général. Rien n'est moins vrai. Il existe une différence importante entre l'IA générative et l'IA étroite (également connue sous le nom d'IA faible). Il est donc temps de faire une brève mise au point, pense-t-on à The House of Coaching.

AI étroite (IA faible)

L'IA étroite fait référence aux systèmes d'IA conçus et formés pour effectuer une tâche spécifique. Ces systèmes sont "étroits" ou "faibles" parce que leur intelligence et leurs capacités d'apprentissage sont limitées au domaine spécifique pour lequel ils sont programmés. Ils ne peuvent pas fonctionner en dehors de ce cadre ou apprendre de nouvelles tâches sans une programmation ou une formation supplémentaire.

• Exemples : Les chatbots conçus pour le service client, les systèmes de reconnaissance faciale et les systèmes de recommandation comme ceux utilisés par Netflix ou Amazon. Il existe de nombreuses autres applications que nous utilisons presque quotidiennement sans nous rendre compte qu'il y a de l'"IA étroite" derrière elle. Pensez à :
  • Reconnaissance de la parole dans les smartphones : des systèmes tels que Siri sur les iPhones, Google Assistant sur les appareils Android et Bixby sur les smartphones Samsung. Ces IA peuvent comprendre la parole et répondre en fonction de commandes préprogrammées.
  • Systèmes de recommandation : utilisés par des plateformes en ligne telles que Netflix, Spotify et Amazon pour recommander des produits, des films ou de la musique en fonction de vos préférences et de votre comportement antérieurs.
  • Filtres anti-spam de messagerie : L'IA dans les services de messagerie tels que Gmail ou Outlook qui filtre automatiquement les spams et les courriels indésirables en fonction de certaines caractéristiques.
  • Chatbots pour le service client : de nombreuses entreprises utilisent des chatbots sur leurs sites web ou dans des apps de service client pour répondre aux questions des clients et leur fournir une assistance.
  • Reconnaissance des visages : appliquée dans les smartphones pour le déverrouillage ou par les plateformes de médias sociaux telles que Facebook pour étiqueter les photos.
  • L'IA étroite dans les applications de navigation : telles que Google Maps et Waze, qui analysent les schémas de circulation et suggèrent l'itinéraire le plus rapide jusqu'à votre destination.
  • Banque et détection des fraudes : Systèmes d'IA utilisés par les banques pour repérer les activités inhabituelles sur votre compte et détecter les transactions potentiellement frauduleuses.
  • Assistants intelligents dans les appareils ménagers : Par exemple, dans les thermostats intelligents comme Nest, qui apprennent de vos préférences et ajustent automatiquement la température de votre maison.
  • Services de traduction automatique : comme Google Translate, qui traduit des textes entre différentes langues.
  • Modération automatique de contenu : utilisée par les plateformes de médias sociaux telles qu'Instagram et YouTube pour analyser et filtrer le contenu afin de détecter tout contenu inapproprié ou préjudiciable.
  • Imagerie médicale : IA comparant des images radiographiques idéales avec celles de patients, aidant les médecins dans leur prise de décision.
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• Les caractéristiques de l'IA étroite sont :
  • Spécialisation : l'IA est entraînée dans un but très spécifique, par exemple l'analyse d'images médicales.
  • Sur la base de données d'entraînement : la capacité de l'IA à être déployée dépend de la qualité et de la diversité des données d'entraînement sur lesquelles elle a été formée.
  • Pas d'intelligence générale : ces systèmes ne peuvent pas fonctionner en dehors de leur formation. Par exemple, ils ne peuvent pas être utilisés pour d'autres types de tâches sans formation supplémentaire.
  • Aide à la prise de décision : Dans le domaine de l'imagerie médicale, par exemple, les systèmes d'IA étroite sont souvent utilisés comme outils d'assistance pour aider les médecins à prendre des décisions, mais ils ne remplacent généralement pas l'évaluation clinique d'un médecin spécialiste.

AI générative

L'IA générative, quant à elle, fait référence aux systèmes d'IA capables de générer de nouveaux contenus similaires à ceux générés par l'homme. Il peut s'agir de texte, d'images, de musique, de discours ou même de code. Les modèles d'IA générative apprennent à partir d'un vaste ensemble de données de contenu existant et utilisent ces connaissances pour créer un nouveau contenu original.

• Exemples : GPT-3 ou GPT-4 (pour la génération de texte), DALL-E (pour la création d'images) et les compositeurs d'IA qui peuvent générer de nouveaux morceaux de musique.
• Caractéristiques :
  • Peut être créatif et générer un nouveau contenu qui n'est pas explicite dans les données de formation.
  • Flexibilité dans l'application à travers les domaines.
  • Flexibilité dans l'application à d'autres domaines.
  • Possède la capacité d'apprendre et de s'adapter à de nouvelles informations ou lignes directrices.

Comme c'est souvent le cas avec l'IA étroite, avec l'IA générative, nous devrons également nous rappeler qu'il s'agit d'un soutien et que l'intelligence humaine  reste toujours appropriée pour l'évaluation et l'utilisation du résultat final.

En substance, la plus grande différence entre les deux est la portée et la flexibilité. L'IA étroite est hautement spécialisée et limitée à des tâches spécifiques, tandis que l'IA générative dispose d'un éventail plus large de capacités et est capable de produire des résultats nouveaux et originaux comparables à la créativité humaine.

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