Quelle est la différence entre l'IA générative et l'IA adaptative ?

L'intelligence artificielle (IA) a l'habitude de bouleverser les mondes de l'entreprise et de la technologie. Grâce à cette avancée technologique, les entreprises peuvent automatiser les tâches, augmenter la productivité et améliorer l'expérience client. L'IA générative, qui repose sur des règles préprogrammées et des données structurées, était son produit phare le plus récent. Cela a été le principal domaine de développement de l'IA pendant des mois, remodelant les organisations internationales à gauche et à droite.

Les experts d'aujourd'hui pensent que l'introduction de l'IA adaptative sera la dernière étape nécessaire pour faire progresser l'environnement numérique actuel. L'intelligence artificielle générative (IAG) peut être quelque chose que vous connaissez déjà si vous connaissez les principes fondamentaux de l'IA. D'autre part, l'intelligence générale artificielle (IAG), une autre sorte d'IA, pourrait ne pas vous être aussi bien connue. Bien qu'ils aient un son similaire, ils ne sont pas exactement les mêmes. Et non, ce n'est pas seulement parce que les lettres de leur acronyme sont inversées. Qu'est-ce qui rend les deux différents, alors?

Le principal mot à la mode - Comment l'IA générative peut-elle vous être bénéfique ?

La branche de l'informatique connue sous le nom d'"IA générative" vise à créer des algorithmes non supervisés et semi-supervisés capables de générer de nouveaux contenus, tels que du texte, de l'audio, de la vidéo, des graphiques et du code, à partir de données préexistantes. Il s'agit d'utiliser des techniques générées par ordinateur pour produire des objets uniques et authentiques. Ce domaine de l'intelligence artificielle se concentre sur le développement d'algorithmes qui produisent de nouvelles données. C'est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique. Les modèles génératifs ont de nombreuses applications, allant des arts visuels et du spectacle aux robots et à la vision par ordinateur. Dans le contexte de l'IA, le terme « génératif » fait allusion à la capacité de ces modèles à créer de nouvelles données plutôt qu'à les reconnaître. Par exemple, un modèle génératif peut être formé pour produire des images qui ressemblent à des visages en utilisant des caractéristiques spécifiques comme entrées, telles que le nombre d'yeux ou la couleur des cheveux.

À l'avenir, les machines pourront écrire, coder, créer et créer de l'art avec des résultats convaincants et parfois même surhumains grâce à une nouvelle catégorie de modèles de langage massifs. L'IA générative est un domaine très prometteur de l'intelligence artificielle qui a le potentiel de faire progresser la société de manière significative. Cela nous permettra de créer des ordinateurs capables de gérer des problèmes qui sont plus que compliqués pour les algorithmes traditionnels.

Lorsque l'on compare l'IA générative et adaptative, certains développements se démarquent car ils peuvent aider la société de plusieurs façons, notamment en découvrant des réponses à des problèmes urgents et en améliorant l'expérience client en produisant de nouveaux types d'art et de divertissement.

Voici quelques exemples de la façon dont l'IA générative peut améliorer nos vies :

La sortie est d'une qualité exceptionnelle car elle est créée par auto-apprentissage à partir d'une variété de sources de données, telles que le mélange de données de Wikipedia et de dizaines de milliers d'autres sites Web pour créer une phrase avec des règles de grammaire complexes sans aucune programmation préalable.

En utilisant des algorithmes pour produire des conceptions personnalisées pour certaines tâches, l'IA générative réduit les risques du projet. Il permet aux équipes de conception de produire de nombreuses itérations d'un bâtiment ou d'une structure et de les évaluer pour déterminer celle qui donne les meilleurs résultats.

Il n'a pas besoin de données de formation préexistantes, il améliore également la précision du modèle d'apprentissage automatique en utilisant des modèles moins biaisés. Au lieu de cela, il crée sa propre formation en fonction des informations.

Comme l'IA générative peut en apprendre davantage sur son environnement sans l'aide de capteurs ou d'autres sources de données externes, le besoin de capteurs peut être supprimé.

Dans des applications telles que la reconnaissance faciale, la classification d'images et la segmentation d'images, l'intelligence artificielle générative (IA) peut être utilisée car elle a la capacité d'apprendre de l'expérience et d'autres sources et de créer de nouvelles idées par elle-même.

De plus, étant donné que l'IA générative peut apprendre à partir d'exemples et utiliser ces informations pour générer de nouvelles choses, les robots et les ordinateurs peuvent mieux comprendre les théories abstraites dans des contextes réels et simulés.

Pourquoi les entreprises devraient-elles adopter l'IA adaptative ?

Une sorte de système d'intelligence artificielle qui peut modifier son propre code en réponse à des changements du monde réel qui n'étaient pas prévus au moment de sa construction est l'IA adaptative, notre prochain concurrent dans l'argument entre l'IA générative et l'IA adaptative. Les organisations utilisant l'IA adaptative peuvent réagir rapidement et avec succès aux perturbations en incluant l'adaptation et la résilience dans leur architecture. À la lumière des récentes crises sanitaire et climatique, la flexibilité et l'adaptation sont devenues cruciales, selon Erick Brethenoux, Distinguished Vice President Analyst chez Gartner.

Les systèmes d'IA adaptative sont plus résistants au changement car ils recyclent constamment les modèles ou utilisent des techniques alternatives pour apprendre et modifier à la fois pendant l'exécution et pendant le développement. D'ici 2026, selon les prévisions de Gartner, les entreprises utilisant des techniques d'ingénierie de l'IA pour créer et gérer des systèmes d'IA adaptatifs auraient un avantage de 25 % sur leurs concurrents en termes de taux et de volume d'opérationnalisation des modèles d'IA.

Afin de permettre aux systèmes de modifier leurs processus et comportements d'apprentissage afin de s'adapter à l'évolution des scénarios du monde réel pendant leur utilisation, l'IA adaptative associe des méthodologies de conception basées sur des agents et des approches d'apprentissage par renforcement. L'IA adaptative produit des solutions meilleures et plus rapides en apprenant des expériences humaines et machine précédentes ainsi que de l'environnement en temps réel.

Semblable à un tuteur privé, le programme adapte l'expérience éducative de l'étudiant en choisissant quoi enseigner, quand tester et comment évaluer les progrès. Porter des jugements est un processus essentiel mais complexe pour toute entreprise qui demande une indépendance accrue des systèmes d'intelligence décisionnelle. Cependant, pour ajouter l'IA adaptative, les processus de prise de décision devront être repensés, ce qui est une considération importante lorsque l'on compare l'IA générative et adaptative.

Où voyons-nous l'IA adaptative au travail ?

Par conséquent, les structures de processus existantes peuvent subir des changements majeurs et les parties prenantes de l'entreprise doivent s'assurer que l'IA est utilisée de manière éthique et conformément à la loi. Les personnes des divisions commerciales, informatiques et de support doivent travailler ensemble pour adopter des systèmes d'IA adaptatifs. Cela implique de trouver des cas d'utilisation potentiels, de se renseigner sur la technologie et d'évaluer comment cela affectera l'approvisionnement et l'allocation des ressources. Les équipes d'ingénierie logicielle, les équipes de données et d'analyse et les parties prenantes de l'entreprise doivent collaborer étroitement pour créer ces solutions. Afin de construire et d'exécuter ces systèmes d'IA adaptatifs, l'ingénierie de l'IA est essentielle. À mesure que la technologie se développe, l'utilisation de l'IA dans les entreprises devient de plus en plus courante, et il est prévu qu'à l'avenir, ce sera une pratique courante. Il est prévu que les plates-formes cloud industrielles hébergeront la première mise en œuvre de l'IA dans les entreprises.

# Plates-formes pour les clouds commerciaux

Pour se développer, les entreprises doivent investir dans la réalisation de valeur sans fil, l'ingénierie de plate-forme et les plates-formes cloud de l'industrie. D'ici 2027, les entreprises utiliseront des plates-formes cloud pour plus de la moitié de leurs activités commerciales, selon Gartner, et elles commenceront à générer des bénéfices plus élevés en 2023. De plus, les équipes d'ingénierie de plate-forme devraient être présentes dans 80 % des entreprises d'ingénierie logicielle. d'ici 2026, en améliorant la livraison des logiciels et la gestion du cycle de vie grâce à des portails internes en libre-service.

# Technologies durables

En 2023, les entreprises devront trouver un équilibre entre la réponse aux principales préoccupations des investisseurs concernant les bénéfices et les ventes et leur concentration sur la durabilité. Les dirigeants d'entreprise sont de plus en plus conscients de leur obligation d'utiliser la technologie pour faire avancer les objectifs environnementaux. Le développement de l'IA continue de soutenir la durabilité organisationnelle, et la technologie durable devient une priorité. L'objectif devrait être de rendre la technologie « durable par défaut », en tenant compte de ses effets sur l'environnement et les générations futures.

# Système immunitaire électronique

Les dirigeants doivent se concentrer sur l'immunité numérique, les données observables et l'intelligence artificielle pour maximiser leurs activités en 2023. Un « système immunitaire numérique » peut réduire les risques informatiques et augmenter la valeur de l'entreprise tout en améliorant la stabilité du système et en minimisant les temps d'arrêt. Les données observables sont utiles pour gérer les systèmes informatiques et surveiller les modifications, telles que les journaux, les traces et les métriques. Il offre des données utiles pour prendre des décisions et devrait jouer un rôle important dans la stratégie informatique globale.

# Super-applis

L'avènement des «super applications», selon un expert en technologie, est l'une des tendances technologiques les plus importantes pour les innovateurs. Une super application est une plate-forme multifonctionnelle qui combine les avantages d'une application, d'une plate-forme et d'un écosystème numérique afin d'améliorer l'efficacité de l'entreprise et de remplacer de nombreuses applications. Il offre un guichet unique pour les biens et services et permet aux utilisateurs d'accéder à des mini-applications à partir de plates-formes indépendantes. Plus de 50 % de la population mondiale utiliserait des super applications d'ici 2027.

Différence entre l'IA générative et l'IA adaptative

tableau comparatif mettant en évidence les principales différences entre IA générative et IA adaptative :

IA générative (exemple : génération de chiffres manuscrits à l'aide d'auto-encodeurs variationnels) :

pythonCopy code import numpy as np import tensorflow as tf # Define and train a variational autoencoder model on MNIST dataset # ... # Generate new digits using the trained model latent_dim = 10 random_latent_vectors = np.random.normal(size=(10, latent_dim)) generated_digits = model.decoder.predict(random_latent_vectors)

IA adaptative (exemple : création d'un système de recommandation à l'aide du filtrage collaboratif) :

pythonCopy code import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # Load user-item ratings data ratings_data = pd.read_csv('ratings.csv') # Split data into train and test sets train_data, test_data = train_test_split(ratings_data, test_size=0.2) # Compute user-item similarity matrix user_item_matrix = train_data.pivot(index='user_id', columns='item_id', values='rating').fillna(0) item_item_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix.T) # Make recommendations for a specific user user_id = 100 user_ratings = user_item_matrix.loc[user_id].values.reshape(1, -1) item_scores = np.dot(user_ratings, item_item_similarity) / np.sum(np.abs(item_item_similarity)) recommended_items = item_scores.argsort()[0][::-1][:5]

Il existe deux sous-domaines distincts de l'intelligence artificielle : l'IA générative et l'IA adaptative.

Les systèmes d'IA qui génèrent de nouveaux contenus, tels que l'écriture, les graphiques ou la musique, basés sur des données précédemment collectées sont appelés systèmes d'IA générative. Il crée de nouvelles données dès le départ à l'aide d'algorithmes d'apprentissage en profondeur, qui peuvent être appliqués à diverses tâches, notamment la création de photos réalistes ou de nouvelles musiques. D'autre part, l'IA adaptative fait référence aux systèmes d'IA qui apprennent et s'adaptent aux conditions changeantes. Ces systèmes sont adaptés à une utilisation dans des contextes dynamiques où les données et les conditions changent continuellement. Ils peuvent modifier leur comportement en temps réel en fonction de nouvelles informations ou de commentaires. Les systèmes dotés d'IA adaptative comprennent des moteurs de recommandation, des voitures autonomes et des programmes de maintenance préventive.

L'IA générative génère de nouvelles données, tandis que l'IA adaptative modifie son comportement en réponse à l'évolution des circonstances. Ensemble, ces deux paradigmes d'IA nous aident à construire un monde plus intelligent, efficace et réactif à nos désirs et préférences uniques. En fin de compte, l'intégration de systèmes adaptatifs ouvrira la porte à des stratégies commerciales créatives, résultant en de nouveaux modèles commerciaux, produits et canaux qui élimineront les silos de prise de décision. Contrairement aux systèmes d'IA conventionnels, l'IA adaptative peut modifier son propre code pour tenir compte des changements dans le monde réel qui n'étaient pas anticipés ou connus au moment où le code a été développé pour la première fois. Les organisations qui incluent ainsi l'adaptation et la résilience dans leurs conceptions peuvent répondre aux crises plus rapidement et avec plus de succès.