IA générative

L’IA générative est un type d’intelligence artificielle capable de générer du contenu entièrement nouveau (également appelé contenu généré par l’IA ou AIGC), sous forme de texte, d’images, d’audio ou de vidéo, à partir des instructions fournies par l’utilisateur. Cette technologie a été rendue possible par les progrès de l’apprentissage profond et des réseaux neuronaux, qui permettent aux modèles d’IA de traiter des requêtes en langage naturel, c’est-à-dire les textes et les images que nous utilisons déjà pour communiquer. Les programmeurs ont ainsi pu intégrer dans un modèle d’IA l’équivalent de Wikipédia — autrement dit, une base de données préexistante contenant des milliards, voire des milliers de milliards de paramètres — et lui apprendre à effectuer du traitement automatique du langage naturel (TALN, ou NLP en anglais) afin de générer des réponses pertinentes. Lorsque les données d’entrée sont de nature linguistique, le résultat peut être un grand modèle de langage (LLM), comme BLOOM, ou un chatbot reposant sur un tel modèle, comme ChatGPT. Lorsque les données d’entrée sont des images, le résultat peut être un système de génération d’images à partir de texte, comme Stable Diffusion ou Midjourney.

En savoir plus :IA générative et IA agentique : définir la prochaine évolution de l’IA

L’IA générative est capable d’y parvenir grâce à un processus de développement en deux étapes : l’entraînement de l’IA et l’inférence de l’IA. Lors de l’entraînement de l’IA, une base de données massive contenant des données étiquetées est chargée dans le modèle d’IA. L’IA tente de « deviner » le résultat attendu — qu’il s’agisse du mot suivant dans une phrase ou de l’identification de symptômes sur une image médicale — puis vérifie ses réponses. Au fil d’itérations répétées de prédictions (propagation vers l’avant) et de rétroactions (rétropropagation), l’IA ajuste les pondérations de ses paramètres avec une telle précision qu’elle finit par produire le résultat correct à chaque fois. C’est ce que l’on appelle un modèle d’IA préentraîné.

Lors de l’inférence de l’IA, le modèle d’IA est confronté à de nouvelles données non étiquetées issues du monde réel. Fort de son entraînement approfondi, le modèle est capable de générer la réponse appropriée. Ses interactions avec ces nouvelles données sont également enregistrées afin de pouvoir être utilisées lors de la prochaine phase d’entraînement de l’IA, ce qui permettra d’optimiser davantage le modèle d’IA.

Il convient de noter que les avancées réalisées dans le développement de l’IA permettent désormais à l’IA d’effectuer un apprentissage auto-supervisé ou semi-supervisé à partir de données non étiquetées. C’est pourquoi l’IA générative devient chaque jour plus intelligente et plus sophistiquée.

En savoir plus :Pour exploiter l’IA générative, il faut comprendre l’« entraînement » et l’« inférence »

L’IA générative est largement utilisée dans de nombreux secteurs et cas d’usage, des médias et du marketing aux soins de santé et à la conception de produits. Voici quelques exemples de la manière dont l’IA générative est déjà utilisée pour transformer notre monde.

● Soins de santé : Dans les domaines de la santé et de la médecine, l’IA générative peut être entraînée sur une base de données médicales afin de contribuer au diagnostic des maladies ou de générer des plans de traitement personnalisés à partir des antécédents médicaux du patient. Elle peut être utilisée dans le développement de médicaments pour analyser des structures moléculaires et concevoir de nouveaux traitements. Enfin, la génération de dossiers médicaux électroniques (DME) à l’aide de l’IA peut créer une base de données destinée à l’analyse des données de santé, tout en réduisant la charge administrative du personnel médical.

● Marketing : L’IA générative peut élaborer rapidement des plans et des campagnes marketing, des slogans ainsi que des concepts visuels. Elle peut même créer des campagnes publicitaires personnalisées en fonction des préférences prévues de différents segments de marché.

● Médias : L’IA générative peut non seulement contribuer à la rédaction de scénarios télévisés et de communiqués de presse, mais aussi produire des contenus visuels, audio et vidéo à partir d’un minimum de données d’entraînement. Plutôt que de remplacer les travailleurs humains, l’IA peut aider les créateurs de contenu à donner vie à leurs idées de manière plus efficace et efficiente, afin qu’ils puissent exploiter pleinement leur inspiration créative et produire des œuvres remarquables.

● Conception de produits : L’IA peut écrire du code informatique, générer des plans de conception de produits, évaluer des concepts et même exécuter des simulations pour déterminer comment différents designs ou matériaux se comporteraient dans des conditions réelles. Même la conception des microprocesseurs et des systèmes informatiques qui font fonctionner l’IA peut être accélérée grâce à l’IA générative, ce qui permet de réaliser rapidement des prototypes et de réduire les délais de mise sur le marché. Les grandes quantités de données recueillies à partir des commentaires des utilisateurs peuvent contribuer à entraîner le modèle d’IA afin qu’il génère des suggestions pertinentes pour la conception de produits.

Selon les prévisions deBloomberg, le marché de l’IA générative devrait atteindre 1 300 milliards de dollars américains d’ici 2032, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 42 %.

GIGABYTE Technology propose une gamme complète deserveurs d’IAet de solutions d’infrastructure pour l’IA, parfaitement adaptées au développement et à l’utilisation de modèles d’IA générative. Ces solutions se répartissent en deux catégories, selon qu’elles sont destinées à l’entraînement ou à l’inférence des modèles d’IA.

● Entraînement de l’IA : ces serveurs exploitent les accélérateurs GPU et les modules de calcul les plus avancés — voire une nouvelle génération de processeurs combinant les fonctions des CPU et des GPU au sein d’un même boîtier — pour effectuer du calcul parallèle et traiter d’immenses jeux de données afin d’entraîner les modèles d’IA. Le GIGABYTEG593-SD0 en est un excellent exemple. Il intègre le module de calcul NVIDIA HGX™ H100 à 8 GPU pour constituer l’une des plateformes d’entraînement de l’IA les plus puissantes du marché. Les serveurs GIGABYTE prennent également en charge les GPU NVIDIA L40S. Autre option particulièrement intéressante : la puce « CPU + GPU », conçue pour les charges de travail d’IA et de HPC. Elle comprend notamment l’AMD Instinct™ MI300A, l’APU (unité de traitement accéléré) de niveau entreprise d’AMD, ainsi que le superchip NVIDIA Grace Hopper™, disponible sur lesserveurs haute densité de la série Hde GIGABYTE, comme leH223-V10.

● Inférence de l’IA : pour cette étape des projets d’IA générative, il convient de sélectionner des accélérateurs spécialisés, particulièrement adaptés à l’inférence. Le GIGABYTEG293-Z43 est conçu pour accueillir une configuration haute densité de seize cartes AMD Alveo™ V70 dans un châssis 2U. Ces accélérateurs reposent sur une architecture dataflow qui en fait une solution idéale pour les charges de travail d’inférence de l’IA centralisées et intensives. Les serveurs GIGABYTE équipés de logements d’extension PCIe Gen 4 ou ultérieurs sont également compatibles avec les GPU NVIDIA A2 Tensor Core et L4 Tensor Core, qui peuvent contribuer à l’inférence de l’IA. Les GPU Qualcomm® Cloud AI 100, qui peuvent être déployés dans lesserveurs GPU de la série Gde GIGABYTE, permettent d’effectuer plus efficacement l’inférence de modèles d’IA générative à la périphérie du réseau, car cette solution répond aux principaux enjeux de l’inférence de l’IA dans le cloud.