Cas d’usage

Les modèles génératifs sont utilisés dans de nombreux domaines pour créer ou améliorer des contenus divers, qu’il s’agisse de texte, d’images, de sons, de vidéos, ou encore dans des applications comme les chatbots et les assistants virtuels. Ces modèles, qui apprennent à partir de vastes ensembles de données, sont devenus essentiels dans les industries créatives, les médias, et l’automatisation des services numériques.

Génération de texte, image, son, vidéo

Les modèles génératifs ont révolutionné la création de contenu en permettant la génération autonome de textes, d’images, de sons et de vidéos à partir de simples descriptions ou d’exemples donnés. Ces applications sont basées sur des techniques avancées d’apprentissage automatique, comme les GANs, les Transformers, ou encore les modèles de diffusion, qui peuvent produire des résultats impressionnants dans de multiples domaines.

Génération de texte

Les modèles génératifs appliqués à la génération de texte, comme GPT-3 et GPT-4, sont capables de produire des écrits de qualité en réponse à des requêtes simples ou complexes. Ces modèles peuvent être utilisés pour :

• Rédiger des articles, des résumés, ou des contenus marketing de manière automatique.

• Écrire des dialogues ou des scripts pour des applications comme les chatbots.

• Création de contenu narratif pour des jeux vidéo ou des projets multimédia interactifs.

La capacité des modèles comme GPT à comprendre le contexte et à générer du texte cohérent en fait un outil précieux dans la génération de contenu textuel, notamment dans le cadre de la création de rapports, de descriptions ou même de récits fictifs.

Génération d’images

Les modèles de diffusion comme Stable Diffusion ou DALL·E permettent de générer des images réalistes à partir de descriptions textuelles. Ces modèles sont utilisés dans des secteurs créatifs pour la conception graphique, la création d’illustrations et l’art génératif, tout en offrant une capacité impressionnante à répondre à des commandes spécifiques telles que :

• Création d’illustrations pour la publicité ou le marketing.

• Design de produits et prototypes à partir de descriptions visuelles.

• Génération d’œuvres d’art numériques pour des applications créatives.

Ces modèles sont également employés dans des domaines plus techniques, comme la modélisation de produits 3D ou la création d’avatars virtuels.

Génération de son et musique

Les modèles génératifs appliqués au son et à la musique, comme Jukedeck et OpenAI Jukebox, sont capables de générer des compositions musicales ou des effets sonores à partir de certaines entrées. Ces technologies peuvent être utilisées pour :

• Composer de la musique pour des films, des jeux vidéo, ou des projets multimédia.

• Créer des effets sonores adaptés à des environnements virtuels ou des simulations.

• Générer des voix synthétiques pour des applications de narration ou d’assistants vocaux.

Ces capacités sont particulièrement utiles dans les industries créatives où la production rapide et flexible de contenu audio est cruciale.

Génération de vidéo

La génération de vidéo par IA, encore en développement mais prometteuse, utilise des modèles comme les GANs ou des architectures basées sur des réseaux génératifs vidéo pour créer des vidéos à partir d’images ou de séquences préexistantes. Ces techniques peuvent être appliquées à :

• La création de clips vidéo et animations à partir de descriptions textuelles ou d’images clés.

• La génération de vidéos réalistes à partir de scénarios narratifs, utilisée dans les jeux vidéo et les films d’animation.

• La production de contenu pour la réalité virtuelle (VR) et la réalité augmentée (AR).

Ces technologies permettent d’automatiser et de personnaliser la création de vidéos dans des domaines variés, allant de la production cinématographique à la publicité numérique.

Chatbots, assistants virtuels, deepfakes

Les chatbots et assistants virtuels sont des applications courantes des modèles génératifs dans les domaines de l’interaction homme-machine. Ces systèmes peuvent générer des réponses textuelles ou vocales adaptées en temps réel à des utilisateurs, en apprenant à partir de vastes ensembles de dialogues humains.

Chatbots et assistants virtuels

Les chatbots utilisent des modèles génératifs comme GPT pour répondre de manière fluide et cohérente aux questions des utilisateurs. Ces chatbots sont largement utilisés dans des secteurs comme :

• Le service client où ils offrent des réponses automatiques à des demandes courantes.

• Les plateformes de messagerie permettant une interaction fluide avec les utilisateurs pour des services comme les achats, la réservation, et l’assistance technique.

• Les assistants personnels virtuels qui gèrent des tâches comme l’agenda, les rappels, et la gestion de la maison connectée.

Les assistants vocaux comme Siri, Google Assistant ou Alexa sont également alimentés par des modèles génératifs capables d’interpréter les commandes vocales et d’y répondre de manière appropriée.

Deepfakes

Les deepfakes, qui reposent sur des GANs et des techniques de manipulation de données vidéo, permettent de créer des vidéos manipulées de manière réaliste, dans lesquelles les visages et voix des individus peuvent être remplacés par d’autres. Bien que leur utilisation soulève des préoccupations éthiques et légales, les deepfakes ont des applications dans plusieurs domaines :

• Création de films et de médias numériques où des acteurs virtuels ou des personnages animés peuvent être intégrés dans des scènes.

• Simulation de discours ou d’interactions historiques pour des applications éducatives ou de divertissement.

• Marketing personnalisé où des publicités peuvent être créées avec des figures célèbres sans nécessiter leur participation directe.

Les deepfakes sont également utilisés pour des fins malveillantes, comme la désinformation ou la manipulation de l’opinion publique, ce qui nécessite des mécanismes de détection et de régulation.

Création de contenu assistée

La création de contenu assistée par IA est une autre application majeure des modèles génératifs, où l’intelligence artificielle aide les créateurs humains à produire plus efficacement et de manière plus créative. Cette approche permet une collaboration entre l’humain et la machine, augmentant ainsi la productivité et la diversité des créations.

Outils de création assistée par IA

Les modèles génératifs sont utilisés dans des outils qui aident les créateurs à produire des contenus de manière plus rapide et efficace. Ces outils incluent :

• Applications de design graphique, comme celles utilisant des modèles pour générer des propositions de logos ou de conceptions visuelles à partir de mots-clés.

• Éditeurs de texte intelligents, qui suggèrent des modifications stylistiques ou sémantiques pour améliorer la clarté et l’impact des écrits.

• Plateformes de musique générative, où les créateurs peuvent générer des mélodies ou des compositions originales en fonction de préférences stylistiques ou d’un thème donné.

La création assistée permet aux professionnels de la création de se concentrer sur les aspects les plus complexes et créatifs du processus, tandis que l’IA prend en charge les tâches répétitives ou les suggestions automatisées.

Conclusion

Les modèles génératifs ont ouvert la voie à une nouvelle ère de création de contenu dans de nombreux domaines, de la génération de texte à la création d’images, de sons et de vidéos. Leur capacité à générer du contenu réaliste ou créatif à partir de données d’entrée variées les rend essentiels dans de nombreux secteurs, des industries créatives à l’automatisation des services. Cependant, ces technologies soulèvent également des questions éthiques et de régulation, en particulier dans des domaines sensibles comme les deepfakes et la désinformation.