« IA générative » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
Aucun résumé des modifications |
||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Définition == | == Définition == | ||
Sous-ensemble de l'apprentissage profond où l'on entraîne des modèles à base de réseaux de neurones qui peuvent produire de nouveaux contenus, notamment des textes ([[grand modèle de langues]]), des images ([[ | Sous-ensemble de l'apprentissage profond où l'on entraîne des modèles à base de réseaux de neurones qui peuvent produire de nouveaux contenus, notamment des textes ([[grand modèle de langues]]), des images ([[Synthèse texte-à-image]|), de l'audio et des données synthétiques. | ||
==Compléments== | ==Compléments== | ||
Version du 17 août 2023 à 23:58
Définition
Sous-ensemble de l'apprentissage profond où l'on entraîne des modèles à base de réseaux de neurones qui peuvent produire de nouveaux contenus, notamment des textes (grand modèle de langues), des images ([[Synthèse texte-à-image]|), de l'audio et des données synthétiques.
Compléments
Les algorithmes d’IA générative utilisent des contenus existants pour s'entraîner et générer de nouveaux contenus. Il peut être question de texte, de sons, d’images, etc.
En apprentissage automatique, un modèle génératif crée de nouvelles données sur la base d'une distribution de probabilité qu'il a apprise en s'entraînant sur des données existantes.
En IA symbolique, on se base sur des modèles dans une base de connaissances ou une base de données pour produire des modèles ou des données similaires. Des exemples de contenus créés à l'aide de l'IA générative symbolique sont les avatars en 3D ou les Memojis utilisés dans les communications quotidiennes.
Français
IA générative
intelligence artificielle générative
Anglais
generative AI
generative artificial intelligence
Contributeurs: Claude Coulombe, Imane Meziani, wiki
