Quelles sont les différences entre l’IA traditionnelle et l’IA générative ?

octobre 2, 2024

Si l’intelligence artificielle s’est imposée comme un véritable domaine scientifique à travers le monde en 1956, ce n’est qu’avec l’introduction de ChatGPT, fin 2022, que cette dernière est rentrée dans les usages du grand public. Face au succès florissant de l’agent conversationnel d’Open IA, l’intelligence artificielle fait désormais partie intégrante du quotidien des particuliers et des entreprises.

Le pari de l’IA ? Créer des systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine. Mais l’arrivée de l’IA générative a bousculé le marché de l’intelligence artificielle. Désormais, la technologie n’est plus seulement capable d’imiter l’intelligence humaine, mais également de tirer des enseignements de son expérience.

Mais dans quelles mesures l’IA générative diffère-t-elle de l’intelligence artificielle traditionnelle ? Quel est son potentiel de transformation et quels sont les enjeux qu’elle soulève ? Les experts Inaubi explorent les différences entre l’IA traditionnelle et l’IA générative et répondent à toutes vos questions.

Comment fonctionne l'IA traditionnelle ?

L’intelligence artificielle traditionnelle se concentre sur l’exécution de tâches spécifiques en suivant des règles ou des algorithmes prédéfinis. Pour fonctionner, ces systèmes apprennent à partir d’une importante quantité de données, leur permettant de prendre des décisions ou de réaliser des prédictions.

En 2016, le programme AlphaGo battait le champion du monde de go, marquant un tournant majeur dans l’histoire de l’intelligence artificielle. Le logiciel n’a toutefois pas réinventé la manière de jouer : il a été capable de comprendre les règles et de mettre en place des stratégies efficaces, qui se sont pour la première fois montrées supérieures à celle d’un cerveau humain.

L’IA traditionnelle offre une aide bienvenue dans de nombreux domaines :

La classification, une méthode reposant sur l’attribution d’une catégorie à une entrée donnée en fonction de ses caractéristiques. Dans le domaine de la santé, cela peut permettre de classifier des images, comme des radiographies, afin de détecter rapidement des maladies. Dans le commerce en ligne, la classification des avis clients en “positifs”, “négatifs” ou “neutres” permet à l’entreprise de s’améliorer continuellement ;

La prédiction utilise des modèles pour anticiper les résultats futurs à partir de données historiques. Dans le domaine de l’énergie, la prédiction de la demande d’électricité permet d’optimiser la production. En météorologie, il est possible de prédire le temps à partir des données passées et actuelles ;

La reconnaissance de forme permet d’identifier des modèles ou des motifs dans les données, qu’elles soient visuelles, sonores ou numériques. Par exemple, dans l’industrie automobile, en reconnaissant les panneaux de signalisation, l’IA a permis la création de voitures autonomes. Dans la musique, des applications comme Shazam reconnaissent des mélodies. Elle est également au service de la sécurité : la reconnaissance faciale permet l’identification des individus, dans les aéroports, par exemple ;

Le raisonnement basé sur les règles repose sur des systèmes d’inférence capables de résoudre des problèmes à partir d’un ensemble de règles prédéfinies. Dans le médical, l’IA aide au diagnostic en analysant les symptômes et en suggérant des traitements. En logistique, elle optimise les itinéraires de livraison grâce à des règles définies sur les distances, les coûts ou les délais ;

Le traitement du langage naturel (NLP) permet à une machine de comprendre et de générer du langage humain. On le retrouve dans les chatbots des services clients, qui répondent automatiquement aux demandes, ou dans les services de traduction automatique comme Google Translate ;

Les systèmes de recommandation filtrent les informations pour proposer des recommandations personnalisées de film sur les applications de streaming selon les contenus précédemment visionnés, de produits en fonction des achats antérieurs sur les plateformes de e-commerce ou d’amis sur les réseaux sociaux.

Sans que l’on ne le sache toujours, l’IA traditionnelle est au cœur de nos vies quotidiennes et utilisée dans divers domaines.

Qu'est-ce que l'IA générative ?

Plus que d’apprendre avec les données qui lui sont fournies, sur la base de modèles stockés dans une base de données, l’IA générative raisonne en fonction de ces mêmes données et se corrige si ses raisonnements sont erronés.

Non seulement l’IA générative imite l’intelligence humaine, mais elle génère également de nouveaux contenus comme des images, des textes, de la musique, des vidéos ou des applications et des sites Web. En analysant une vaste quantité de données, cette dernière produit des contenus uniques, ouvrant les champs d’applications de l’IA à des domaines artistiques.

Le Machine Learning, inspiré du fonctionnement du cerveau humain, est la pierre angulaire du fonctionnement de l’IA générative. Cette dernière dispose de Réseaux Antagonistes Génératifs, ou GANs, des modèles d’apprentissage automatique non supervisés. Les réseaux sont composés de plusieurs couches interconnectées qui traitent et transforment les informations, à la manière des neurones d’un cerveau humain. Les GANs créent de nouvelles données réalistes à partir d’exemples d’apprentissage.

Forte de sa capacité unique à créer de nouvelles instances de données, l’IA générative se prête à diverses applications intéressantes dans de nombreux domaines :

En marketing, les entreprises peuvent utiliser les GANs pour créer des modèles 3D ou produire du contenu personnalisé et mieux communiquer avec leurs clients ;
Dans le commerce, l’IA générative offre une expérience client sur mesure, avec des recommandations de produits intelligentes ou des chatbots avancés, répondant aux interrogations de manière naturelle ;
Dans le domaine médical, l’IA générative est capable de concevoir de nouveaux candidats-médicaments, réduisant les phases de recherche. Les patients ayant perdu l’usage de la parole peuvent également utiliser la synthèse vocale pour communiquer avec leurs proches ;
En entreprise, l’IA générative est au service de la collaboration, la productivité et la rentabilité, notamment grâce à l’automatisation des tâches répétitives et chronophages.

Quelles sont les grandes différences entre l'IA et l'IA générative ?

L’IA traditionnelle et l’IA générative ont toutes deux des champs d’application différents. Alors que la première permet d’automatiser certaines tâches et de créer des outils d’aide à la décision, la seconde imite ce qu’elle a observé dans les données qui lui ont été injectées et créer du contenu inédit.

Alors que l’IA traditionnelle répond aux requêtes, l’intelligence artificielle générative prend des initiatives et génère de l’information.

Extrêmement performante dans les domaines où les règles sont bien définies, comme les domaines financiers, l’IA traditionnelle offre une fiabilité accrue. Cette dernière apprend en effet à partir d’exemples spécifiques et s’appuie sur des données étiquetées, ce qui garantit un certain degré de précision dans les résultats.

Les décisions prises par une intelligence artificielle traditionnelle, basée sur un apprentissage supervisé et des règles explicites, sont d’une manière générale aisément interprétables et offrent davantage de transparence. Les développeurs peuvent en ce sens mieux contrôler les actions et les résultats des systèmes, notamment dans les situations critiques où les erreurs pourraient avoir de graves conséquences.

Toutefois, l’IA traditionnelle présente différentes limites. Une grande quantité de données annotées sont nécessaires à son apprentissage, limitant l’IA à des règles prédéfinies. Elle éprouve en ce sens des difficultés à s’adapter à de nouveaux contextes et présente une certaine rigidité. Par ailleurs, l’IA traditionnelle est en difficulté lorsqu’il s’agit de traiter des données complexes et non structurées, telles que des images ou du texte.

Au contraire, l’IA générative est la petite sœur artistique : elle est capable de produire du contenu textuel, visuel ou sonore original, à partir de très peu d’informations de départ, et de générer des solutions ou des idées où aucune règle n’est pré-établie. Elle se distingue par son adaptabilité accrue, et peut apprendre des motifs complexes à partir de données non structurées, ce qui réduit sa dépendance aux données étiquetées.

L’intelligence artificielle générative se montre par ailleurs particulièrement efficace pour réaliser des tâches de traitement de langage naturel, telles que la génération de texte, la réponse à des questions ou la traduction automatique.

L’IA générative repose cependant sur des systèmes opaques et des réseaux de neurones profonds, rendant difficile d’expliquer pourquoi un modèle a généré un certain résultat. Encore nouvelle, l’IA générative peut manquer de précision et produire des résultats incorrects ou biaisés.

Par ailleurs, les modèles génératifs soulèvent des questions éthiques : ils peuvent être utilisés pour créer des contenus trompeurs tels que des deep fakes, ou renforcer des biais présents dans les données d’entraînement. Enfin, pour fonctionner, les systèmes nécessitent une grande puissance de calcul, et une grande consommation de ressources.

Pour résumer les principales différences entre IA traditionnelle et IA générative, vous pouvez vous référer à ce tableau :

	IA Traditionnelle	IA Générative
Définition	Utilise des algorithmes prédéfinis pour résoudre des problèmes spécifiques	Capable de créer de nouvelles données (vidéos, son, texte)
Exemple d’application	Reconnaissance d'image, détection de fraude, classification d'emails, recommandations	Génération de texte (ChatGPT), création d'images (DALL·E), génération de musique (Amper Music)
Fonctionnement et type de données sorties	Prédictions précises basées sur les données d'entrée, généralement des étiquettes ou des scores	Données originales et nouvelles (texte, images, vidéos, etc.) qui n'existent pas dans les données d'apprentissage
Algorithmes utilisés	Réseaux de neurones classiques, arbres de décision, machines à vecteurs de support (SVM), régressions	Réseaux génératifs adversaires, transformateurs, auto-encodeurs variationnels (VAE)
Objectifs principaux	Optimiser la précision dans des tâches spécifiques telles que la reconnaissance ou la classification	Créer de nouveaux contenus et imiter ou extrapoler des données à partir de modèles existants
Interaction avec les données	Analyse et prédiction basées sur les données d'entrée structurées ou semi-structurées	Analyse et prédiction basées sur les données d'entrée structurées ou semi-structurées
Flexibilité	Rigide et spécifique à une tâche	Capable de s'adapter à des contextes créatifs variés et de produire un large éventail de résultats
Exemples concrets	Synthèse de recommandation, diagnostics médicaux, robots industriels	Générateur de texte, générateur de musique, générateur de code, générateur d’image et de vidéos

Quels sont les autres types d'IA ?

Saviez-vous qu’il existe différentes catégories d’intelligence artificielle ? L’IA conversationnelle, capable de simuler une conversation humaine, repose sur une combinaison de traitement du langage naturel, de modèles de fondation et de machine learning. On la retrouve dans les assistants visuels, les logiciels de synthèse vocale et les chatbots.

L’IA prédictive repose quant à elle sur l’utilisation de modèles et d’algorithmes pour anticiper des résultats et identifier des tendances futures. Ses algorithmes analysent des données historiques et développent des modèles de prédictions. Cette branche est essentielle aux organisations souhaitant prendre des décisions basées sur des précisions fiables.

L’IA descriptive, quant à elle, est conçue pour analyser et décrire de grandes quantités de données afin d’en tirer des conclusions significatives.

L'intelligence artificielle : les enjeux de demain

La recherche un l’un des secteurs pouvant, à terme, tirer profit de l’automatisation de leurs processus et de l’intelligence artificielle. La médecine, l’astronomie ou les nouvelles technologies pourraient en ce sens bénéficier d’avancées notables.

En s’appuyant sur l’intelligence artificielle pour leur projet Cosmic-Dance, les chercheurs de l’université de Bordeaux ont par exemple été capables d’identifier entre 70 et 170 planètes flottant librement dans l’espace, le plus grand groupe de planètes vagabondes jamais découvertes. Sans l’IA, ce projet n’aurait jamais vu le jour.

Différents enjeux économiques sont également soulevés par l’intelligence artificielle. Sa technologie pourrait générer d’importants gains de productivité, en revanche ses effets sur l’emploi sont encore incertains. Alors que les vagues précédentes de mécanisation concernaient les emplois non qualifiés et les professions intermédiaires, l’IA toucherait cette fois-ci davantage les professions qualifiées et les salariés occupant des postes non routiniers, gérant des tâches parfois abstraites : une première dans l’histoire du salariat.

Sur le plan européen comme au niveau international, la question de l’éthique est toutefois au cœur de tous les débats. Que peut-on soumettre à l’intelligence artificielle sans dépasser les limites de l’acceptable ? Atteinte à la vie privée et utilisation abusive des données, biais algorithmiques et discriminations par l’IA, manque de fiabilité ou de transparence sont autant de questions sur lesquelles la réglementation devra statuer.