Fonctionnement de l’IA

Les algorithmes sont des règles mathématiques qui permettent à l’IA d’apprendre à partir de données, comme par exemple:

Supervisés: L’IA apprend avec des données étiquetées (avec des réponses correctes et fournies)

Non supervisés: L’IA découvre des motifs dans des données non étiquetées.

Par renforcement: L’IA apprend par essaies et par erreurs, recevant des récompenses ou punitions selon ses actions.

Fonctionnement de l’IA générative

Modèles d’apprentissage profond: L’IA utilise des réseaux neuronaux  complexes, comme les GANs (qui opposent un générateur à un discriminateur) ou les transformer (comme GPT), pour comprendre et reproduire des structures complexes. Cela permet de créer du contenu réaliste ou fluide, qu’il s’agisse de texte, d’image ou de musique

Entrainement sur des données massives: L’IA est formée sur des grandes quantités de données (textes, images ou sons) pour apprendre des motifs et relations, ce qui permet de générer des contenus similaires mais originaux.

Création de contenu: Une fois entraînée, l’IA peut produire des contenus créatifs en fonction des instructions données, générant des textes cohérents, des images réalises ou même de la musique