15 questions incontournables pour enfin tout comprendre sur la GenAI

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’intelligence artificielle générative, souvent abrégée IA générative, IAg ou GenAI, est un type d’IA capable de créer du contenu, comme du texte, des images, du son ou du code. Elle se distingue des formes d’Intelligence Artificielle dites traditionnelles, généralement utilisées pour analyser, classer ou prédire à partir de données existantes.

Pour pouvoir fonctionner, l’IA générative doit d’abord être « entraînée » : ses créateurs lui fournissent d’immenses volumes de données, qu’elle analyse pour apprendre à repérer des schémas, des structures, des associations de mots ou encore de pixels, qu’elle pourra ensuite répéter pour créer son propre contenu.

Est-ce que l’IA générative pense comme un humain ?

Non, même si ses réponses peuvent parfois donner l’illusion d’une pensée humaine, l’IA générative ne « pense » pas au sens où nous l’entendons au sens humain du terme. Et pour cause : elle n’a ni conscience, ni émotions, ni intentions.

En fait, la Generative AI ne s’appuie ni sur l’imagination, ni sur un raisonnement, ni sur une intuition. Pour créer, elle utilise un modèle prédictif. En effet, analyser des milliards de données lors de son entraînement lui a permis d’identifier des schémas récurrents. Mot après mot, pixel après pixel, son après son, elle est désormais capable de déterminer quelle est statistiquement la suite la plus probable, et se base là-dessus pour générer ses créations.

La GenAI est ainsi semblable à un perroquet savant : elle ne réfléchit pas, mais elle imite très bien ; elle ne sait pas pourquoi une réponse est logique, elle sait seulement qu’elle ressemble aux milliards d’exemples sur lesquels elle s’est entraînée.

Comment la GenAI crée-t-elle du contenu ?

L’intelligence artificielle générative ne sort pas ses résultats de nulle part : elle utilise des modèles bien huilés pour produire ses contenus. Dans les faits, deux grandes approches dominent : les GAN et les Transformers.

Les GANs : un duel créatif

Pour comprendre ce qu’est un GAN (pour Generative Adversarial Networks), imaginez deux « cerveaux numériques » (des réseaux de neurones) qui travaillent l’un contre l’autre :

• Le premier, le générateur IA, crée quelque chose (un visage, une image, un son…).  
• Le second, le discriminateur IA, joue le rôle du critique d’art : il doit déterminer si ce contenu semble « réel » ou « artificiel ».

Ces deux cerveaux s’affrontent pendant plusieurs rounds, et à chacun d’eux, le générateur s’améliore pour tenter de tromper le discriminateur. Le but ? Aboutir à des créations ultra-réalistes, qui pourraient tromper même les plus avertis.

Les Transformers : les maîtres du contexte

Les Transformers constituent un type de grand modèle de langage (modèle LLM), qui a été entraîné sur d’immenses quantités de données pour apprendre à appréhender un contexte. Contrairement à une IA basique qui lira mot par mot, un Transformer analysera ainsi l’ensemble d’un contenu pour prédire intelligemment sa suite. Le célèbre ChatGPT est ainsi basé sur ce principe.

Besoin d’un exemple concret ? Commencez une phrase, et demandez à ChatGPT de la terminer, sans expliciter ce que vous attendez. La probabilité est grande pour qu’il vous propose un fin crédible, et surtout, qui corresponde à ce que vous aviez en tête. Les Transformers sont ainsi très forts pour générer des textes ou des traductions.

Tout cela est fascinant, n'est-ce pas ? Et c’est justement pour cela que chez Jedha, nous vous proposons des formations en Data Science et en Data Engineering, lors desquelles vous apprendrez à maîtriser ces différents modèles, à les entraîner, mais surtout, à développer vos propres IA.

Quels sont les différents types d’IA générative ?

Il existe plusieurs types de modèles d’intelligence artificielle générative, chacun ayant ses spécificités et ses champs d’application. En voici les principaux :

• Les modèles de fondation (ou Foundation Models, abrégés FM), de grands modèles polyvalents, entraînés sur des jeux de données variés (texte, image, code, etc.). Ils peuvent réaliser une multitude de tâches, parfois très différentes. Mistral AI ou BERT en sont de bons exemples.  
• Les grands modèles de langage (ou Large Language Models, LLM), une sous-catégorie des modèles de fondation. Les LLM sont spécialisés dans la compréhension et la génération de texte en langage naturel. Parmi les plus connus, vous trouverez les modèles GPT d’OpenAI, mais aussi des concurrents de ChatGPT comme Claude ou LLaMA.  
• Les modèles multimodaux (ou Large Multimodal Model, LMM), un autre sous-type de modèle de fondation qui vise à combler les lacunes des LLM. Pour cela, les modèles multimodaux combinent plusieurs types de données (texte, mais aussi images, vidéos…), ce qui leur permet de générer des contenus avancés et variés.  
• Les modèles de diffusion (ou Diffusion Models) comme DALL·E 2 ou Sora, très utilisés pour la génération de vidéos ou d’images. Pour ce faire, ils partent d’un bruit aléatoire qu’ils affinent étape par étape.  
• Les GANs (Generative Adversarial Networks) sont surtout utilisés pour la génération d’images réalistes ou de contenus audio. Pour cela, deux IA s’affrontent : l’une crée (le générateur), l’autre juge (le discriminateur), jusqu’à ce qu’un résultat convaincant puisse être obtenu.  
• Les VAEs (Variational Autoencoders) sont des modèles de Machine Learning qui tentent de créer de nouvelles données en générant des variations de celles qu’ils ont intégrées lors de leur apprentissage. Ils sont essentiellement utilisés pour la création de musiques, de textes, ou encore d’images.

La Generative AI est-elle neutre et objective ?

Malheureusement non, la Generative AI n’est ni neutre, ni objective, et pour cause : elle s’est entraînée sur des données existantes, données créées par des humains, qui ne sont eux-mêmes ni neutres ni objectifs.

Le problème, c’est que l’IA générative a intégré des milliards de données, et avec elles, la quasi-totalité des biais humains existants. Lorsqu’elle génère ses réponses, il est ainsi fort probable qu’elle reproduise voire amplifie ces biais. Faites le test, et demandez à un générateur d’image par IA de vous générer une photo de PDG. Dans 90 % des cas (voire plus), vous obtiendrez l’image d’un homme blanc en costume d’environ 50 ans.

Certes, les créateurs d’IA peuvent tenter de mettre en place des filtres et des garde-fous, mais gardez à l’esprit qu’aucun modèle d’intelligence artificielle générative n’est neutre à 100 %, et qu’il reflète avant tout les valeurs des données sur lesquelles il a été entraîné.

Quelles sont les IA génératives les plus utilisées ?

Parmi les intelligences artificielles génératives les plus connues et les plus utilisées, vous trouverez :

• ChatGPT d’OpenAI, un assistant conversationnel très utilisé pour générer du texte, mais qui peut également générer du code ou des images via DALL·E.  
• Midjourney, un générateur d’images par IA à partir de texte, très utilisé par les créatifs.  
• Mistral AI, une intelligence artificielle française open source, qui se veut être un concurrent direct à ChatGPT.  
• Google Gemini (anciennement Bard), le chatbot basé sur IA directement connecté aux données indexées par Google.  
• Suno AI, un générateur de musique par IA.  
• ElevenLabs, l’une des IA vocales les plus connues, qui vous permet de générer des voix off, et même de cloner votre propre voix.  
• DeepSeek, le concurrent chinois de GPT.  
• Leonardo AI, un générateur d’images prisé par certains designers et créateurs de jeux vidéo.  
• NotebookLM, une IA prisée par les étudiants et développée par Google, qui s’appuie sur les documents que vous lui fournissez pour produire des synthèses ou des analyses détaillées.  
• Perplexity AI, un moteur de recherche boosté à l’IA, capable de répondre à vos questions en temps réel tout en vous fournissant les sources utilisées pour construire sa réponse.  
• Gamma AI, un outil de présentation assisté par IA, qui transforme vos idées ou vos documents bruts en slides clairs, design et prêtes à l’emploi.

Existent-ils des IA génératives gratuites et performantes ?

Bonne nouvelle : vous n’aurez pas forcément besoin de sortir votre carte bleue pour utiliser la GenAI. Pour gagner des parts de marché et acquérir de nouveaux utilisateurs, de nombreux géants de la tech n’hésitent pas à proposer des intelligences artificielles génératives gratuites et très performantes. Parmi elles, vous trouverez :

• ChatGPT, qui vous donne accès gratuitement (mais avec une limite d’utilisation) à son modèle GPT-4o, parfait pour écrire, résumer ou encore brainstormer.  
• Mistral AI, l’IA française basée sur un modèle open source léger et rapide, qui a déjà su convaincre de nombreux particuliers, mais également des développeurs.  
• Les différents modèles de GenAI développés par Google, dont Gemini ou Imagen, grâce auxquels vous pourrez générer du texte, des images, ou encore effectuer des recherches ciblées.  
• Webador, l’un des meilleurs générateurs de site par IA, grâce auquel vous pourrez créer un site professionnel en seulement quelques minutes.  
• Hailuo AI, un générateur de vidéo par IA gratuit (mais avec une limite d’utilisation), qui vous permettra de créer des vidéos réalistes en seulement quelques clics.

Mais gratuité ne rime pas forcément avec facilité. Pour pouvoir les exploiter à leur plein potentiel et obtenir de bons résultats, vous devrez posséder quelques compétences, notamment en prompting. Et pour cela, il peut être intéressant de suivre une formation gratuite en IA.

Comment obtenir des résultats précis avec la Generative AI ?

Si votre demande est floue, la réponse obtenue le sera également. La clé pour obtenir des résultats précis avec la Generative AI, c’est donc de fournir des instructions détaillées. Dans le jargon, c’est ce que l’on appelle le « prompt engineering », que l’on pourrait définir par « l’art de savoir parler à une IA générative ».

Mais alors, comment créer un prompt efficace ?

• Soyez explicite et évitez les demandes vagues.  
• Ajoutez des exemples pour guider l’IA afin qu’elle comprenne bien votre demande.  
• Précisez le contexte, l’objectif du contenu créé, son destinataire, ou encore le niveau de langage souhaité.  
• Testez plusieurs versions de votre prompt, jusqu’à obtenir un résultat vraiment satisfaisant.

Et si vous voulez aller encore plus loin et devenir un véritable expert en intelligence artificielle générative, vous devriez jeter un œil à notre formation pour devenir Prompt Engineer.

Y a-t-il des métiers liés à l’Intelligence Artificielle générative ?

Oui, et avec l’évolution constante de la GenAI, la demande pour ces profils explose, notamment aux États-Unis. Les opportunités professionnelles augmentent également en France, et devraient continuer de croître dans les prochaines années. Plusieurs métiers liés à l’intelligence artificielle générative sont ainsi en plein boom. C’est le cas pour :

• Le Prompt Engineer, qui maîtrise l’art de parler aux intelligences artificielles génératives pour obtenir les meilleurs résultats possibles.  
• Le Coach ou le Consultant en IA, qui accompagne les entreprises dans l’intégration de la GenAI à leurs processus de travail.  
• L’expert en Fine-tuning, un spécialiste de l’adaptation de modèles IA à des cas d’usage spécifiques.  
• Le Machine Learning Engineer, chargée d’entraîner les IA génératives pour qu’elles puissent fournir des résultats de plus en plus probants.

Bon à savoir : en plus de ces métiers très liés à la Generative AI, d’autres profils tech comme le Data Scientist et le Data Engineer voient aussi leur champ de compétences s’élargir grâce à ces nouvelles technologies. Et chez Jedha, nous vous proposons justement des bootcamps en Data Science et en Data Engineering qui vous permettront de vous reconvertir dans ces métiers de la Data Science.

Comment se former à l’IA générative ?

YouTube regorge de tutoriels qui vous permettront de commencer à vous former gratuitement à l’IA générative. Si vous souhaitez aller plus loin, vous pouvez également vous inscrire sur JULIE, notre plateforme d’apprentissage où vous trouverez quelques cours gratuits, dont une introduction à ChatGPT.

Mais si vous souhaitez aller plus loin, il peut être intéressant de suivre une formation professionnalisante, comme notre formation en Prompt Engineering, lors de laquelle vous apprendrez notamment :

• Des techniques avancées pour créer des prompts puissants et réellement efficaces.  
• À personnaliser des modèles IA pour les adapter à vos besoins et à ceux de votre entreprise.  
• À sécuriser vos modèles pour les rendre conformes aux normes en vigueur, mais aussi pour limiter l’emprise des biais et le risque d’hallucinations.

À la fin de cette formation, vous aurez ainsi développé des compétences rares et recherchées, qui pourront vous aider à vous démarquer sur le marché du travail. Besoin de plus d'informations ? Découvrez en détail notre formation en IA générative dans notre syllabus !

ChatGPT a-t-il accès à toutes les données du monde ?

Contrairement à ce que beaucoup imaginent, ChatGPT n’a pas accès à toutes les données du monde. Pour fournir ses réponses, il s’appuie essentiellement sur les données avec lesquelles il a été entraîné, qui peuvent être plus ou moins anciennes en fonction du modèle utilisé.

Il faut néanmoins nuancer cette réponse. Si vous lui en faites la demande dans votre prompt, ChatGPT est capable de consulter la majorité des pages web actuellement en ligne.

Vous souhaitez disposer de données actualisées en temps réel sans avoir à le préciser ? Alors vous devriez tester Perplexity, un moteur de recherche alimenté par IA et connecté au web, capable de surfer sur Internet et de vous fournir les sources utilisées pour construire sa réponse.

Mais peu importe la solution choisie, veillez à toujours vérifier et croiser vos sources, car l’IA générative peut « halluciner », surtout en ce qui concerne l’actualité.

Tout le monde peut-il entraîner sa propre GenAI ?

En théorie, oui, tout le monde peut entraîner sa propre IA générative, mais cela demande soit :

• Des ressources importantes, tant en termes de GPU, de données d’entraînement et de connaissances en Data et en programmation.  
• De passer par un modèle spécialisé déjà pré-entraîné (comme GPT, Mistral, Claude…), que vous pourrez personnaliser pour l’adapter à votre usage (c’est ce que l’on appelle du fine-tuning). Vous pourrez ainsi créer un GPT spécialisé dans l’analyse juridique, la rédaction de textes liés au bien-être, ou même un agent IA pour automatiser certaines tâches comme la réponse à vos mails.

Et créer des GPT personnalisés et des assistants IA adaptés à vos besoins, c’est justement ce que vous pourrez apprendre dans notre formation en Prompt Engineering éligible au CPF !

Peut-on entièrement se fier aux réponses d’une IA générative ?

Non, et il peut même être dangereux de se fier aux réponses des IA génératives sans chercher à les vérifier. Un avocat new-yorkais l’a d’ailleurs appris à ses dépens en demandant à ChatGPT de rédiger son plaidoyer. Pour appuyer son raisonnement, l’IA a cité de nombreux cas juridiques. Problème : l’avocat n’avait pas pris la peine de les vérifier avant son procès, et il s’est avéré qu’aucun de ces cas n’existait.

Dans le domaine de la GenAI, ces inventions sont ce que l’on appelle les hallucinations. Le pire ? Ces réponses fausses sont souvent formulées avec aplomb, et peuvent même être accompagnées de chiffres qui semblent crédibles, de dates inventées ou de citations sorties de nulle part. Ce phénomène s’explique par le fonctionnement même de l’intelligence artificielle générative, qui ne comprend pas ce qu’elle dit, et se contente de reproduire des schémas récurrents en mélangeant plusieurs sources.

La règle d’or pour éviter ces pièges : utiliser l’IA générative comme un assistant et non comme un remplaçant, et toujours vérifier les informations importantes.

Quels sont les dangers de l’intelligence artificielle générative ?

Comme toute technologie puissante, la GenAI peut faire beaucoup de bien, mais aussi pas mal de dégâts si elle est mal utilisée. Elle présente ainsi plusieurs dangers, qui sont régulièrement au cœur des débats sur l’éthique de l’IA et qui ont poussé à adopter certaines réglementations comme l’AI Act :

• Génération de Deepfakes, de fausses vidéos ou images ultra-réalistes, qui peuvent être utilisées pour manipuler l’opinion ou nuire à une personne.  
• Désinformation, la GenAI permettant de générer de façon automatisée des fake news et des contenus trompeurs ou biaisés.  
• Impact écologique et empreinte carbone non négligeables, l’entraînement des modèles et la génération des réponses demandant énormément d’énergie.  
• Atteinte à la vie privée, des IA mal configurées ou entraînées sur des données non autorisées pouvant dévoiler certaines informations sensibles.  
• Atteinte au droit d’auteur, certains modèles étant entraînés sans autorisation sur des données protégées. Meta a ainsi récemment reconnu avoir utilisé des jeux de données piratés illégalement et disponibles sur LibGen pour entraîner son IA.

L’IA générative va-t-elle devenir incontournable en France ?

Oui, et l’on peut même aller plus loin et affirmer que l’IA générative est déjà incontournable pour de nombreux Français.

Selon une étude IFOP réalisée en 2024, près de 88 % connaissent la GenAI, et 39 % l’utilisent déjà. Et ce sont surtout les jeunes générations qui mènent la danse, puisque 74 % des 18-24 affirment l’utiliser régulièrement (contre 39 % des 35-44 ans). Enfin, 30 % des utilisateurs de l’IA générative en France l’utilisent au quotidien, et 78 % admettent y recourir au moins une fois par semaine.

Bien plus qu’un simple effet de mode, l’intelligence artificielle générative est en train de s’imposer comme outil professionnel et personnel, et devrait très bientôt devenir un incontournable sur le marché de l’emploi français.

4 étapes pour devenir un expert en IA générative

Utiliser ChatGPT pour résumer un article ou répondre à vos mails, c’est bien, mais vous voulez aller plus loin ? Vous souhaitez apprendre à prompter comme un pro, et à exploiter tout le potentiel de l’IA générative pour créer vos propres applications d’intelligence artificielle ? Vous pouvez passer à l’action dès aujourd’hui en :

1. Vous inscrivant sur JULIE, notre plateforme d’apprentissage où vous pourrez accéder gratuitement à certains cours, dont notre introduction à ChatGPT.  
2. Téléchargeant notre syllabus pour découvrir l’ensemble de nos formations et leurs débouchés en détail.  
3. Venant nous poser toutes vos questions lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne.  
4. Prenant rendez-vous avec l’un de nos conseillers pour élaborer votre projet pédagogique et discuter des financements auxquels vous pourriez être éligible.

En rejoignant notre formation en Prompt Engineering, vous vous donnez les moyens de devenir un expert en IA générative, et d’acquérir des compétences clés dans ce domaine en pleine expansion.