La différence entre IA et IA générative expliquée simplement

IA vs IA générative : Comprendre les deux notions

Qu’est-ce que l’IA traditionnelle ?

L’intelligence artificielle « classique », aussi appelée IA analytique ou IA traditionnelle, est un type d’IA fondé sur l’analyse de données et l’apprentissage par schémas. En étudiant un grand nombre d’exemples, cette IA a appris à y reconnaître des régularités pour par exemple :

• Prédire des comportements ou des résultats  
• Classer des informations  
• Recommander les produits les plus adaptés aux utilisateurs

Par exemple, si Amazon vous propose exactement ce dont vous avez besoin au bon moment, ou si Netflix vous suggère une série que vous allez adorer, c’est grâce à ce type d’IA, qui se sert des tendances qu’elle a repérées dans les données d’autres utilisateurs pour personnaliser votre propre expérience.

En résumé, l’IA traditionnelle repose sur l’observation de schémas pour effectuer les tâches pour lesquelles elle a été programmée.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

Contrairement à l’IA traditionnelle qui analyse et classe des données, l’IA générative est capable de créer du contenu original. Texte, image, vidéos, code, musique… elle génère des résultats à partir d’une simple requête que vous lui fournissez, aussi appelée « prompt ».

Cette capacité lui vient de son entraînement sur de gigantesques volumes de données, rendu possible grâce à des modèles de Machine Learning avancés. L’IA générative ne « recopie » ainsi pas ce qu’elle a vu, mais s’appuie sur ce qu’elle a appris pour produire quelque chose de nouveau et cohérent. Prenons quelques exemples concrets :

• ChatGPT peut rédiger des textes sur mesure en fonction de vos besoins.  
• DALL·E, Midjourney ou Stable Diffusion transforment vos descriptions en images.  
• Des outils comme Suno vous permettent même de générer de la musique grâce à l’IA.

Quelles sont les principales différences entre IA et IA générative ?

Si l’intelligence artificielle traditionnelle et l’IA générative partagent une racine technologique commune, leurs usages, leurs objectifs et leurs limites sont très différents. Pour faire simple, l’IA traditionnelle analyse tandis que l’IA générative invente. Mais voyons leurs différences un peu plus en détail.

Des objectifs différents

• L’IA classique est conçue pour résoudre un problème précis, et peut avoir une multitude d’applications (santé, transports, environnement…). Pour cela, elle effectue souvent des calculs complexes qu’un cerveau humain pourrait avoir du mal à réaliser seul.  
• L’IA générative crée un contenu nouveau (un texte, une image, un morceau de musique…) en s’inspirant des nombreux contenus produits par des humains et qui ont servi à l'entraîner.

Mode d’apprentissage

L’IA traditionnelle et l’IA générative reposent sur des modèles de Machine Learning différents :

• L’IA traditionnelle fonctionne souvent par apprentissage supervisé, en suivant des règles établies.  
• L’IA générative repose plutôt sur des modèles non supervisés ou auto-supervisés, capables de détecter et de mémoriser des structures récurrentes pour ensuite les réutiliser afin de créer un contenu inédit.

Exploitation des données

• L’IA classique traite et analyse des données existantes pour essayer d’en tirer des prédictions.  
• L’IA générative s’appuie sur des données pour en produire de nouvelles, en imitant le style ou la structure du contenu sur lequel elle s’est entraînée.

Cas d’usage

• En fonction de comment elle est programmée, l’IA traditionnelle peut avoir une infinité d’utilisations différentes. Aujourd’hui, elle est surtout utilisée pour ajouter des systèmes de recommandation sur des sites de vente, effectuer des prévisions météo, ou encore détecter les fraudes.  
• L’IA générative se limite à la création de contenus, bien que ceux-ci peuvent être très variés (création de site par IA, génération de code, de voix off, de textes, d’images…).

Limites

• L’IA classique est limitée à son cadre d’apprentissage. Elle est fiable mais peu adaptable.  
• L’IA générative est plus créative mais aussi plus imprévisible. Elle est sujette à des erreurs de contexte, réplique voire amplifie les biais humains, et est plutôt friande des « hallucinations ».

Tableau récapitulatif des différences entre IA et IA générative

En quoi l’IA et l’IA générative sont-elles similaires ?

Si l’IA traditionnelle et l’IA générative n’ont pas les mêmes applications, elles reposent sur des bases technologiques communes. En cela, elles ont de nombreux points communs :

• Toutes deux utilisent le Machine Learning (et souvent le Deep Learning) pour apprendre à partir de données et s’améliorer.  
• Elles ont besoin de grandes bases de données pour s’entraîner, car plus on les nourrit, plus elles sont performantes.  
• Elles automatisent et optimisent certaines tâches complexes ou répétitives, permettant aux humains de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.  
• Elles sont utilisées dans de nombreux secteurs. Qu’il s’agisse de la santé, de la finance, du marketing ou même de la cybersécurité, il est aujourd’hui impossible d’y échapper.

Pour résumer, on pourrait presque comparer l’IA traditionnelle et l’IA générative à deux sœurs brillantes, mais dont l’une aurait choisi de devenir Data Scientist tandis que l’autre aurait préféré une carrière de designer ou de styliste.

En quoi l’IA et l’IA générative sont-elles complémentaires ?

On a souvent tendance à les opposer, et pourtant, l’IA traditionnelle et l’IA générative peuvent être très complémentaires. Les deux peuvent en effet combiner leurs points forts pour combler leurs faiblesses respectives.

Prenons un exemple pour que vous compreniez mieux, et imaginez un chatbot :

• L’IA traditionnelle pourrait être utilisée pour analyser la demande de l’utilisateur et détecter son intention.  
• L’IA générative prendrait ensuite le relais pour rédiger une réponse fluide, naturelle et personnalisée.

Résultat : vous pourriez offrir à vos clients une expérience utilisateur fluide et engageante, sans forcément avoir besoin d'allouer l’un de vos employés à cette tâche rébarbative.

Combiner intelligence artificielle traditionnelle et GenAI vous permet ainsi de tirer parti de chaque type d’IA pour résoudre des vrais problèmes métiers.

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La GenAI remplacera-t-elle l’IA traditionnelle ?

Non, la GenAI ne remplacera pas l’IA traditionnelle, et elle n’a d’ailleurs pas vocation à le faire.

• L’IA traditionnelle reste indispensable pour toutes les tâches où la rigueur, la fiabilité et la précision sont prioritaires. C’est par exemple le cas pour l’élaboration de prévisions financières, la détection de fraude, l’établissement de diagnostics médicaux…  
• L’IA générative, elle, excelle dans des contextes créatifs ou interactifs, mais elle ne peut pas (encore) structurer, analyser ou décider avec la même fiabilité.

Loin de remplacer l’IA traditionnelle, l’intelligence artificielle générative vient ainsi plutôt la compléter.

Comment apprendre à utiliser l’IA et l’IA générative ?

Bonne nouvelle : pas besoin d’avoir un doctorat en maths pour travailler dans l’intelligence artificielle. Que vous vouliez vous reconvertir dans la Data Science ou que vous souhaitiez maîtriser les outils d’IA générative, chez Jedha, nous vous proposons des formations accessibles, concrètes et professionnalisantes.

Se former en IA traditionnelle

Vous souhaitez apprendre à développer et à entraîner vos propres modèles d’intelligence artificielle ? Alors vous devrez maîtriser l’analyse de données, le Machine Learning, et les algorithmes prédictifs. Chez Jedha, nous vous proposons justement 3 formations qui pourront vous y aider :

• Notre formation en Data pour débutant, d’une durée de 75 heures, lors desquelles vous acquerrez des bases essentielles pour la suite de votre apprentissage.  
• Notre formation pour devenir Data Scientist, d’une durée de 450 heures, qui vous apprendra à créer vos propres modèles de Machine Learning et de Deep Learning.  
• Notre formation pour devenir Data Engineer, d’une durée de 150 heures, essentielle si vous souhaitez gérer vos propres pipelines de données pour déployer vos IA.

Se former à l’IA générative

Si votre objectif est de maîtriser les IA génératives comme ChatGPT ou l’IA française Mistral AI, alors notre formation pour devenir Prompt Engineer devrait vous plaire. En seulement 42 heures, vous apprendrez à :

• Rédiger des prompts efficaces pour générer des contenus de qualité, comme des textes, des images, du code, des emails…  
• Comprendre le fonctionnement des LLM (Large Language Models).  
• Utiliser l’IA générative pour gagner du temps et booster votre productivité au quotidien.

Nos formations vous intéressent, mais vous voulez plus de détails ? Découvrez leurs programmes complets et leurs débouchés dans notre syllabus ! Vous pouvez aussi venir nous rencontrer lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne, et prendre rendez-vous dès aujourd’hui avec l’un de nos conseillers pour discuter de votre projet professionnel.

Questions fréquentes à propos de la différence entre IA et IA générative

Est-ce que ChatGPT est une IA générative ?

Oui, ChatGPT est une IA générative qui utilise un modèle de langage (LLM) pour générer du texte original en réponse à vos requêtes.

Quelle est la différence entre IA et IA prédictive ?

• « IA » est un terme général qui désigne l’ensemble des technologies capables de simuler l’intelligence humaine. Cela inclut notamment les processus de raisonnement, d’apprentissage (via le Machine Learning), de planification, de perception ou encore d’interaction.  
• L’IA prédictive est un sous-domaine de l’IA qui se concentre sur la prédiction d’événements futurs à partir de données historiques (un comportement d’achat, estimer la demande d’un futur produit…). Pour cela, elle utilise souvent des algorithmes de Machine Learning.

Quelle est la différence entre IA générative et IA discriminative ?

• L’IA générative crée de nouvelles données (texte, image, son…).  
• L’IA discriminative classe ou prédit à partir de données existantes. Si on le lui demande, elle peut par exemple être capable de reconnaître un chiffre manuscrit parmi une liste de chiffres tapés à l’ordinateur.

Mais si les deux fonctionnent différemment, elles ont souvent des objectifs complémentaires.