L’IA traditionnelle utilise des règles et des algorithmes prédéfinis pour analyser les données et prédire les résultats, et fonctionne mieux lorsqu’elle est appliquée à des tâches très précises. L’IA générative apprend à partir de motifs de données pour créer du nouveau contenu, comme du texte ou des images, ce qui la rend mieux adaptée aux applications plus novatrices et créatives.
Bien que le concept de l’intelligence artificielle puisse sembler simple, c’est-à-dire concevoir des machines qui peuvent simuler l’intelligence humaine, le terme lui-même a évolué pour englober une gamme de technologies toujours plus vaste. L’une de ses variantes les plus remarquables et largement utilisées est l’IA générative (IAG). Grâce à la popularité croissante des outils transformeurs génératifs préentraînés (GPT) et soutenue par les progrès des réseaux neuronaux récurrents (RNR), et des grands modèles de langue (GML), l’IAG redéfinit la façon dont le monde utilise les systèmes intelligents.
Cela soulève la question : En quoi l’IAG est-elle unique? Comment l’IA traditionnelle diffère-t-elle de l’IA générative? Et surtout, comment une entreprise peut-elle exploiter l’IA et l’IA générative pour améliorer l’efficacité, stimuler l’innovation et obtenir un véritable avantage concurrentiel? La première étape consiste à comprendre les similitudes et les différences associées à ces technologies.
L’IA peut avoir différentes significations selon le contexte. Au sens le plus large, « intelligence artificielle » est un terme générique qui englobe l’ensemble des outils, des technologies, des processus et des domaines d’étude qui entrent dans la conception, la mise en œuvre et le soutien de machines dans l’exécution de tâches qui ont toujours nécessité l’intelligence humaine. L’IA peut donc faire référence à tout, des véhicules entièrement automatisés aux analyses prédictives en passant par les processus autonomes et la recherche en informatique.
Cela dit, lorsqu’il est question de l’IA traditionnelle en tant que technologie, il s’agit généralement d’une sous-catégorie de l’IA qui repose sur des règles strictes pour analyser les données historiques et faire des prédictions sur les résultats futurs. Également appelée « IA prédictive » (ou « IA faible » ou « IA étroite »), l’IA traditionnelle est hautement spécialisée; elle fonctionne dans les limites quelque peu restrictives de son algorithme et est limitée dans la portée des applications précises pour lesquelles elle a été conçue.
Malgré le caractère péjoratif de la terminologie d’IA faible, cette approche clairement définie offre plusieurs avantages. Utilisée correctement et appliquée aux bonnes tâches, l’IA traditionnelle se distingue ainsi :
- Grande précision dans des tâches précises
L’IA traditionnelle excelle dans l’exécution de tâches bien définies avec une grande précision. On retrouve parmi ces dernières l’analyse de données et l’automatisation.
- Évolutivité
Ces systèmes peuvent évoluer efficacement dans des environnements stables, comme les secteurs de la finance et de la fabrication, où les processus sont standardisés. Lorsque les tâches sont bien définies, même de très grands volumes de données et des processus complexes peuvent être intégrés sans augmentation importante des coûts.
- Transparence
La nature basée sur des règles de l’IA traditionnelle permet une meilleure compréhension et une validation des processus décisionnels. Les utilisateurs peuvent facilement interpréter les processus qui se déroulent.
Chaque outil ne convient pas à toutes les tâches. L’IA traditionnelle a ses limites, notamment :
- Flexibilité limitée
Ces systèmes ne peuvent pas générer de solutions novatrices au-delà de ce pour quoi ils ont été explicitement programmés. Face à un problème qui dépasse leur entraînement initial, l’IA risque fortement de fournir des résultats inexacts, incomplets ou hors sujet, soulignant ses limites dans la gestion de situations imprévues.
- Problèmes éthiques
L’IA prédictive dépend entièrement des données d’entraînement qui lui ont été fournies. Lorsque ces données contiennent des biais, des préjugés ou des inexactitudes, l’IA risque de reproduire et de renforcer ces problèmes, entraînant des prédictions et des décisions potentiellement injustes ou erronées.
L’IA générative représente un changement important par rapport à l’IA traditionnelle. Les règles et les algorithmes sur lesquels elle repose permettent à l’IA générative d’appliquer une compréhension profonde à des problèmes inconnus. Elle peut se concentrer sur la création de nouveaux contenus, notamment du texte, des images et de la musique, en apprenant les relations entre les points de données dans de vastes ensembles de données. La technologie a gagné en popularité avec le développement de techniques avancées d’apprentissage machine, notamment les réseaux neuronaux et les modèles d’apprentissage profond.
L’IA générative repose sur des technologies comme les réseaux antagonistes génératifs (RAG) et les autoencodeurs variationnels (AEV). Ces modèles peuvent apprendre à générer de nouvelles données en identifiant les motifs sous-jacents dans les données d’entraînement. Le résultat final ressemble à quelque chose qui semblait jusqu’à tout récemment impossible : des machines capables de créer des images visuelles originales, de composer de la musique, de rédiger du contenu et même de produire des vidéos, le tout avec peu ou pas de surveillance humaine; la plupart des outils d’intelligence artificielle génératifs ne nécessitent qu’une invite textuelle pour leur dire ce qu’ils devraient produire.
Contrairement à l’IA traditionnelle qui est déterministe (les mêmes conditions donnent toujours les mêmes résultats), l’IA générative est probabiliste, c’est-à-dire qu’elle peut produire une gamme variée de résultats à partir d’un même ensemble d’entrées. Cela et d’autres facteurs en font une technologie précieuse qui offre plusieurs avantages clairs :
- Créativité et innovation
L’IA générative peut produire du contenu novateur et diversifié, ouvrant de nouvelles possibilités dans des domaines comme l’art, le design et le divertissement. Pour les applications commerciales plus traditionnelles, elle peut optimiser l’engagement des clients, affiner les stratégies de marketing, simplifier la création de contenu et personnaliser les expériences utilisateur. - Polyvalence
Ces modèles s’adaptent à divers types de tâches, bien au-delà des restrictions qui limiteraient l’IA traditionnelle. L’IA générative réagit dynamiquement aux nouvelles données et aux exigences évolutives, permettant aux entreprises d’innover et de rester compétitives dans des environnements en constante évolution. - Gestion de l’ambiguïté
L’IA générative excelle dans la gestion de l’incertitude et de la complexité, ce qui la rend idéale pour les applications où l’IA classique échoue.
Tout comme l’IA traditionnelle, l’IA générative présente certains défis. Notamment :
- Besoins accrus en ressources
L’entraînement des modèles d’IAG nécessite une puissance de calcul considérable et une quantité massive de données, ce qui peut être coûteux. L’augmentation de la consommation d’énergie associée à l’IAG peut avoir des conséquences en matière de durabilité et d’émissions de carbone. - Problèmes éthiques
La capacité à générer du contenu réaliste soulève des questions sur l’authenticité, les droits d’auteur et les risques de mauvaise utilisation. L’IA générative n’est pas intrinsèquement éthique; elle exécute simplement les instructions qu’elle reçoit. Même en présence de garde-fous éthiques, il est parfois possible de contourner les protections pour produire du contenu nuisible, trompeur, inapproprié ou illégal.
- IA traditionnelle
Elle met l’accent sur l’analyse des données et fournit des aperçus en fonction de règles prédéfinies. Cette approche permet de s’assurer que les résultats sont prévisibles, conformément aux cadres logiques définis pendant la phase de programmation. Son objectif principal est de déterminer les tendances et de générer des informations qui aident à la prise de décision et à la résolution de problèmes dans le respect des paramètres établis. - IA générative
Elle crée de nouvelles données et du nouveau contenu en apprenant des motifs à partir de données. Contrairement à l’IA traditionnelle, ses résultats sont variés et peuvent inclure divers médias mettant en évidence sa capacité à innover et à générer du contenu novateur.
- IA traditionnelle
Ses processus de prise de décision sont explicites et facilitent la compréhension et la validation des conclusions. Cette transparence est importante dans les applications où il est essentiel de comprendre le raisonnement derrière les décisions. - IA générative
Les processus de l’IAG ne sont pas aussi transparents et fonctionnent comme une « boîte noire », ce qui rend difficile l’interprétation de la prise de décisions. Ses algorithmes complexes, particulièrement dans les modèles d’apprentissage profond, peuvent masquer le raisonnement derrière les résultats précis.
Utilisations
- IA traditionnelle
Elle s’applique dans des environnements où les tâches sont bien définies, comme la maintenance prédictive, les moteurs de recommandation et l’analyse des données. Ces applications bénéficient de la capacité de l’IA à traiter de grands ensembles de données et à faire des prédictions précises en fonction de règles prédéfinies. Elle excelle dans l’automatisation des tâches répétitives et l’optimisation de l’efficacité opérationnelle dans des cadres structurés. - IA générative
L’IAG s’éloigne des cadres structurés et se distingue dans des domaines et des applications nécessitant la génération de contenu original, comme le design et le traitement du langage naturel (TLN). Sa capacité à produire des médias originaux en fait un outil puissant pour les industries créatives. Elle peut également générer des données synthétiques pour entraîner d’autres modèles d’IA, renforçant ainsi leurs capacités sans dépendre uniquement d’ensembles de données authentiques.
Les différences entre l’IA traditionnelle et l’IA générative rendent chaque technologie particulièrement adaptée à certaines applications précises :
- Filtrage des pourriels
L’IA traditionnelle peut analyser les motifs et le contenu des courriels pour identifier et filtrer avec précision les pourriels, protégeant ainsi les utilisateurs contre les courriels indésirables et les attaques malveillantes potentielles.
- Détection de la fraude
Dans le secteur financier, l’IA traditionnelle peut identifier des activités frauduleuses par l’analyse des schémas de transactions et la détection des anomalies, contribuant ainsi à prévenir les pertes financières.
- Systèmes de recommandation
Le commerce électronique, les services de diffusion en continu et d’autres entreprises en contact avec la clientèle analysent le comportement et les préférences des utilisateurs grâce à l’IA traditionnelle afin d’harmoniser les recommandations de produits et de services avec les intérêts des utilisateurs.
- Maintenance prédictive
Dans le secteur de la fabrication, l’IA traditionnelle prédit les pannes d’équipements en analysant les données historiques et les habitudes d’utilisation, ce qui permet de réduire les temps d’arrêt et les coûts de maintenance.
- Segmentation de la clientèle
Les équipes du marketing ont recours à l’IA traditionnelle pour segmenter les clients en fonction du comportement d’achat, des données démographiques et d’autres points de données, ce qui permet de mettre en place des stratégies de marketing plus ciblées et plus efficaces.
- Création de contenu
L’IA générative peut produire du texte, des images, de la musique et des vidéos de haute qualité, ce qui en fait un outil précieux pour les industries de la création, notamment le marketing, la publicité et le divertissement. - Interactions avec les clients
Les robots conversationnels alimentés par l’IA générative peuvent fournir des réponses personnalisées et dynamiques aux demandes des clients, améliorant ainsi le service à la clientèle et l’engagement. - Génération de code
L’IA générative est utilisée pour aider les développeurs de logiciels en générant des extraits de code, en traduisant les langages de programmation et en automatisant l’achèvement des codes. Cela permet d’accélérer le processus de développement tout en améliorant les capacités des codeurs moins expérimentés. - Soins de santé
L’IA générative peut créer des images médicales synthétiques pour la recherche, concevoir des plans de traitement personnalisés et générer de nouveaux composés médicamenteux, révolutionnant la recherche médicale et les soins aux patients.
Au cœur de son fonctionnement, l’IA générative repose sur l’apprentissage; elle apprend à reconnaître les motifs pour ensuite reproduire la relation dans ces motifs afin de créer quelque chose de nouveau. Pour ce faire, elle s’appuie fortement sur l’apprentissage profond.
Les modèles de diffusion et les modèles de transformeurs sont des composants clés de l’IA générative. Les modèles de diffusion permettent la génération d’images réalistes, tandis que les modèles de transformeurs offrent des capacités de génération de texte avancées. Ensemble, ces techniques ont élargi les possibilités de création de médias synthétiques.
Les transformeurs constituent une puissante architecture d’apprentissage profond qui a révolutionné le traitement du langage naturel. Ils sont entraînés à partir de grands ensembles de données Internet pour prédire le prochain jeton dans une séquence, ce qui permet de développer une compréhension approfondie du langage que l’on peut affiner pour diverses tâches. Le mécanisme d’attention des transformeurs leur permet de capturer efficacement les dépendances à long terme et l’information contextuelle. Cela a permis de réaliser d’importantes percées dans des domaines comme la génération, la traduction et le résumé, ce qui fait des transformeurs une pierre angulaire des systèmes d’IAG modernes.
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