Solutions génératives d'IA HBA
Un système d’intelligence artificielle connu sous le nom d’« IA générative » est capable de produire une variété de contenus, tels que du texte, des photos, de l’audio et des données synthétiques. L’engouement récent autour de l’IA générative a été stimulé par la simplicité avec laquelle les nouvelles interfaces utilisateur peuvent produire du texte, des photos et des films de haute qualité en quelques secondes.
Il est important de comprendre que la technologie n’est pas nouvelle. Les chatbots ont utilisé pour la première fois l’IA générative dans les années 1960. Ce n’est cependant qu’en 2014, avec l’invention des réseaux antagonistes génératifs, ou GAN, un type d’algorithme d’apprentissage automatique, que l’IA générative a pu produire des photos, des films et des sons de personnes réelles d’un réalisme époustouflant.
D’une part, cette puissance supplémentaire a créé un potentiel pour un meilleur doublage de films et un contenu plus instructif. Elle a également soulevé des inquiétudes concernant les deep fakes (photos ou vidéos créées numériquement) et les attaques de cybersécurité préjudiciables aux entreprises, telles que les demandes frauduleuses ressemblant étroitement au patron d’un employé.
Conseil en IA générative de bout en bout
Les transformateurs et les modèles de langage révolutionnaires qu’ils ont rendus possibles ont également contribué de manière significative à la généralisation de l’IA générative, comme cela sera décrit plus en détail ci-dessous. Les transformateurs sont un type d’apprentissage automatique qui permet aux chercheurs de former des modèles de plus en plus massifs sans avoir à classer toutes les données au préalable. De nouveaux modèles pourraient être formés sur des milliards de pages de texte, produisant des réponses plus détaillées.
Utilisez des cas d'utilisation à valeur ajoutée rapide
Les transformateurs ont également introduit un nouveau concept connu sous le nom d’attention, qui permettait aux modèles de suivre les connexions de mots à travers les pages, les chapitres et les livres plutôt que simplement des phrases individuelles. Les transformateurs pourraient utiliser leur capacité à suivre les connexions pour examiner le code, les protéines, les produits chimiques et l’ADN, ainsi que les mots.
Innovez dans vos procédés et vos produits
L’avancement rapide des modèles de langage dits « à grande échelle » (LLM), des modèles comportant des milliards, voire des billions de paramètres, a inauguré une nouvelle ère dans laquelle les modèles d’IA génératifs peuvent écrire du texte attrayant, peindre des graphiques photoréalistes et même créer des comédies raisonnablement drôles à la volée. De plus, les améliorations apportées à l’IA multimodale permettent aux équipes de créer du contenu dans une variété de formats, tels que du texte, des images et des vidéos.
Comment l'IA générative est-elle mise en œuvre
L’étape initiale du processus d’IA générative est une invite, qui peut être n’importe quel type d’entrée que le système d’IA peut analyser, y compris des mots, des images, des vidéos, des dessins, une notation musicale et d’autres entrées. Par la suite, des systèmes d’IA distincts réagissent à la directive en fournissant du nouveau matériel. Par la suite, des systèmes d’IA distincts réagissent à la directive en fournissant du nouveau matériel.
La soumission de données aux premières étapes de l’IA générative nécessitait l’utilisation d’une API ou d’autres processus chronophages. Les développeurs devaient apprendre à utiliser des outils spécialisés et à écrire des programmes dans des langages comme Python.
De nos jours, les précurseurs de l’IA générative développent des interfaces utilisateur améliorées qui vous permettent de communiquer une demande simplement. Après une réponse initiale, vous pouvez personnaliser davantage les résultats en fournissant des informations sur le ton, le style et d’autres aspects que vous souhaitez que le contenu généré englobe.
Modèles d'IA générative
Pour représenter et analyser le contenu, les modèles d’IA génératifs mélangent plusieurs techniques d’IA. Pour produire du texte, par exemple, différentes méthodes de traitement du langage naturel convertissent les caractères bruts (tels que les lettres, la ponctuation et les mots) en phrases, entités et actions. Ceux-ci sont ensuite représentés sous forme de vecteurs en les codant à l’aide de diverses techniques. Des techniques similaires sont utilisées avec des vecteurs pour communiquer différents aspects visuels à partir de photographies. Notez que le racisme, les préjugés, la tromperie et la bonté inclus dans les données de formation peuvent également être codés par ces tactiques.
Une fois que les développeurs ont choisi une représentation du monde, ils utilisent un réseau neuronal particulier pour générer de nouvelles informations en réponse à une invite ou à une requête. Des visages humains réalistes, des effigies humaines personnalisées et des données de formation à l’intelligence artificielle peuvent tous être produits à l’aide de réseaux neuronaux dotés d’un décodeur et d’un encodeur, souvent appelés autoencodeurs variationnels (VAE).
Outre l’encodage de textes, d’images et de protéines, les avancées récentes dans le domaine des transformateurs, tels que les représentations d’encodeurs bidirectionnels de Google à partir de Transformers (BERT), le GPT d’OpenAI et Google AlphaFold, ont également déclenché la création de réseaux neuronaux capables de générer du matériel original.
Les transformateurs et les modèles de langage révolutionnaires qu’ils ont rendus possibles ont également contribué de manière significative à la généralisation de l’IA générative, comme cela sera décrit plus en détail ci-dessous. Les transformateurs sont un type d’apprentissage automatique qui permet aux chercheurs de former des modèles de plus en plus massifs sans avoir à classer toutes les données au préalable. De nouveaux modèles pourraient être formés sur des milliards de pages de texte, produisant des réponses plus détaillées.
Les transformateurs ont également introduit un nouveau concept connu sous le nom d’attention, qui permettait aux modèles de suivre les connexions de mots à travers les pages, les chapitres et les livres plutôt que simplement des phrases individuelles. Les transformateurs pourraient utiliser leur capacité à suivre les connexions pour examiner le code, les protéines, les produits chimiques et l’ADN, ainsi que les mots.
L’avancement rapide des modèles de langage dits « à grande échelle » (LLM), des modèles comportant des milliards, voire des billions de paramètres, a inauguré une nouvelle ère dans laquelle les modèles d’IA génératifs peuvent écrire du texte attrayant, peindre des graphiques photoréalistes et même créer des comédies raisonnablement drôles à la volée. De plus, les améliorations apportées à l’IA multimodale permettent aux équipes de créer du contenu dans une variété de formats, tels que du texte, des images et des vidéos.
L’étape initiale du processus d’IA générative est une invite, qui peut être n’importe quel type d’entrée que le système d’IA peut analyser, y compris des mots, des images, des vidéos, des dessins, une notation musicale et d’autres entrées. Par la suite, des systèmes d’IA distincts réagissent à la directive en fournissant du nouveau matériel. Par la suite, des systèmes d’IA distincts réagissent à la directive en fournissant du nouveau matériel.
La soumission de données aux premières étapes de l’IA générative nécessitait l’utilisation d’une API ou d’autres processus chronophages. Les développeurs devaient apprendre à utiliser des outils spécialisés et à écrire des programmes dans des langages comme Python.
De nos jours, les précurseurs de l’IA générative développent des interfaces utilisateur améliorées qui vous permettent de communiquer une demande simplement. Après une réponse initiale, vous pouvez personnaliser davantage les résultats en fournissant des informations sur le ton, le style et d’autres aspects que vous souhaitez que le contenu généré englobe.
Pour représenter et analyser le contenu, les modèles d’IA génératifs mélangent plusieurs techniques d’IA. Pour produire du texte, par exemple, différentes méthodes de traitement du langage naturel convertissent les caractères bruts (tels que les lettres, la ponctuation et les mots) en phrases, entités et actions. Ceux-ci sont ensuite représentés sous forme de vecteurs en les codant à l’aide de diverses techniques. Des techniques similaires sont utilisées avec des vecteurs pour communiquer différents aspects visuels à partir de photographies. Notez que le racisme, les préjugés, la tromperie et la bonté inclus dans les données de formation peuvent également être codés par ces tactiques.
Une fois que les développeurs ont choisi une représentation du monde, ils utilisent un réseau neuronal particulier pour générer de nouvelles informations en réponse à une invite ou à une requête. Des visages humains réalistes, des effigies humaines personnalisées et des données de formation à l’intelligence artificielle peuvent tous être produits à l’aide de réseaux neuronaux dotés d’un décodeur et d’un encodeur, souvent appelés autoencodeurs variationnels (VAE).
Outre l’encodage de textes, d’images et de protéines, les avancées récentes dans le domaine des transformateurs, tels que les représentations d’encodeurs bidirectionnels de Google à partir de Transformers (BERT), le GPT d’OpenAI et Google AlphaFold, ont également déclenché la création de réseaux neuronaux capables de générer du matériel original.
Les transformateurs et les modèles de langage révolutionnaires qu’ils ont rendus possibles ont également contribué de manière significative à la généralisation de l’IA générative, comme cela sera décrit plus en détail ci-dessous. Les transformateurs sont un type d’apprentissage automatique qui permet aux chercheurs de former des modèles de plus en plus massifs sans avoir à classer toutes les données au préalable. De nouveaux modèles pourraient être formés sur des milliards de pages de texte, produisant des réponses plus détaillées.
Les transformateurs ont également introduit un nouveau concept connu sous le nom d’attention, qui permettait aux modèles de suivre les connexions de mots à travers les pages, les chapitres et les livres plutôt que simplement des phrases individuelles. Les transformateurs pourraient utiliser leur capacité à suivre les connexions pour examiner le code, les protéines, les produits chimiques et l’ADN, ainsi que les mots.
L’avancement rapide des modèles de langage dits « à grande échelle » (LLM), des modèles comportant des milliards, voire des billions de paramètres, a inauguré une nouvelle ère dans laquelle les modèles d’IA génératifs peuvent écrire du texte attrayant, peindre des graphiques photoréalistes et même créer des comédies raisonnablement drôles à la volée. De plus, les améliorations apportées à l’IA multimodale permettent aux équipes de créer du contenu dans une variété de formats, tels que du texte, des images et des vidéos.
L’étape initiale du processus d’IA générative est une invite, qui peut être n’importe quel type d’entrée que le système d’IA peut analyser, y compris des mots, des images, des vidéos, des dessins, une notation musicale et d’autres entrées. Par la suite, des systèmes d’IA distincts réagissent à la directive en fournissant du nouveau matériel. Le contenu peut inclure des essais, des stratégies de résolution de problèmes et des faux réalistes créés à partir de photos ou de discours de personnes réelles.
La soumission de données aux premières étapes de l’IA générative nécessitait l’utilisation d’une API ou d’autres processus chronophages. Les développeurs devaient apprendre à utiliser des outils spécialisés et à écrire des programmes dans des langages comme Python.
De nos jours, les précurseurs de l’IA générative développent des interfaces utilisateur améliorées qui vous permettent de communiquer une demande simplement. Après une réponse initiale, vous pouvez personnaliser davantage les résultats en fournissant des informations sur le ton, le style et d’autres aspects que vous souhaitez que le contenu généré englobe.
Pour représenter et analyser le contenu, les modèles d’IA génératifs mélangent plusieurs techniques d’IA. Pour produire du texte, par exemple, différentes méthodes de traitement du langage naturel convertissent les caractères bruts (tels que les lettres, la ponctuation et les mots) en phrases, entités et actions. Ceux-ci sont ensuite représentés sous forme de vecteurs en les codant à l’aide de diverses techniques. Des techniques similaires sont utilisées avec des vecteurs pour communiquer différents aspects visuels à partir de photographies. Notez que le racisme, les préjugés, la tromperie et la bonté inclus dans les données de formation peuvent également être codés par ces tactiques.
Une fois que les développeurs ont choisi une représentation du monde, ils utilisent un réseau neuronal particulier pour générer de nouvelles informations en réponse à une invite ou à une requête. Des visages humains réalistes, des effigies humaines personnalisées et des données de formation à l’intelligence artificielle peuvent tous être produits à l’aide de réseaux neuronaux dotés d’un décodeur et d’un encodeur, souvent appelés autoencodeurs variationnels (VAE).
Outre l’encodage de textes, d’images et de protéines, les avancées récentes dans le domaine des transformateurs, tels que les représentations d’encodeurs bidirectionnels de Google à partir de Transformers (BERT), le GPT d’OpenAI et Google AlphaFold, ont également déclenché la création de réseaux neuronaux capables de générer du matériel original.
Les transformateurs et les modèles de langage révolutionnaires qu’ils ont rendus possibles ont également contribué de manière significative à la généralisation de l’IA générative, comme cela sera décrit plus en détail ci-dessous. Les transformateurs sont un type d’apprentissage automatique qui permet aux chercheurs de former des modèles de plus en plus massifs sans avoir à classer toutes les données au préalable. De nouveaux modèles pourraient être formés sur des milliards de pages de texte, produisant des réponses plus détaillées.
Les transformateurs ont également introduit un nouveau concept connu sous le nom d’attention, qui permettait aux modèles de suivre les connexions de mots à travers les pages, les chapitres et les livres plutôt que simplement des phrases individuelles. Les transformateurs pourraient utiliser leur capacité à suivre les connexions pour examiner le code, les protéines, les produits chimiques et l’ADN, ainsi que les mots.
L’avancement rapide des modèles de langage dits « à grande échelle » (LLM), des modèles comportant des milliards, voire des billions de paramètres, a inauguré une nouvelle ère dans laquelle les modèles d’IA génératifs peuvent écrire du texte attrayant, peindre des graphiques photoréalistes et même créer des comédies raisonnablement drôles à la volée. De plus, les améliorations apportées à l’IA multimodale permettent aux équipes de créer du contenu dans une variété de formats, tels que du texte, des images et des vidéos.
L’étape initiale du processus d’IA générative est une invite, qui peut être n’importe quel type d’entrée que le système d’IA peut analyser, y compris des mots, des images, des vidéos, des dessins, une notation musicale et d’autres entrées. Par la suite, des systèmes d’IA distincts réagissent à la directive en fournissant du nouveau matériel. Le contenu peut inclure des essais, des stratégies de résolution de problèmes et des faux réalistes créés à partir de photos ou de discours de personnes réelles.
La soumission de données aux premières étapes de l’IA générative nécessitait l’utilisation d’une API ou d’autres processus chronophages. Les développeurs devaient apprendre à utiliser des outils spécialisés et à écrire des programmes dans des langages comme Python.
De nos jours, les précurseurs de l’IA générative développent des interfaces utilisateur améliorées qui vous permettent de communiquer une demande simplement. Après une réponse initiale, vous pouvez personnaliser davantage les résultats en fournissant des informations sur le ton, le style et d’autres aspects que vous souhaitez que le contenu généré englobe.
Pour représenter et analyser le contenu, les modèles d’IA génératifs mélangent plusieurs techniques d’IA. Pour produire du texte, par exemple, différentes méthodes de traitement du langage naturel convertissent les caractères bruts (tels que les lettres, la ponctuation et les mots) en phrases, entités et actions. Ceux-ci sont ensuite représentés sous forme de vecteurs en les codant à l’aide de diverses techniques. Des techniques similaires sont utilisées avec des vecteurs pour communiquer différents aspects visuels à partir de photographies. Notez que le racisme, les préjugés, la tromperie et la bonté inclus dans les données de formation peuvent également être codés par ces tactiques.
Une fois que les développeurs ont choisi une représentation du monde, ils utilisent un réseau neuronal particulier pour générer de nouvelles informations en réponse à une invite ou à une requête. Des visages humains réalistes, des effigies humaines personnalisées et des données de formation à l’intelligence artificielle peuvent tous être produits à l’aide de réseaux neuronaux dotés d’un décodeur et d’un encodeur, souvent appelés autoencodeurs variationnels (VAE).
Outre l’encodage de textes, d’images et de protéines, les avancées récentes dans le domaine des transformateurs, tels que les représentations d’encodeurs bidirectionnels de Google à partir de Transformers (BERT), le GPT d’OpenAI et Google AlphaFold, ont également déclenché la création de réseaux neuronaux capables de générer du matériel original.
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Le programme est conçu pour les grandes organisations souhaitant mettre en œuvre des cas d’utilisation éprouvés et exploiter GenAI pour se différencier dans leurs propres processus et produits. Il est spécifiquement dédié à ceux qui souhaitent aller rapidement au-delà des POC et évoluer vers des applications de classe entreprise, pour un impact commercial réel.
En combinant conseil et accélérateurs de solutions, le programme vous donne un accès approfondi au meilleur de l’écosystème d’affaires et de recherche GenAI (AWS, DataBricks, Google, Intel, Microsoft, Nvidia, Snowflake, consortiums internationaux…). Vous bénéficiez également de l’expérience de projets souverains de grande envergure, menés avec des organisations sensibles dans le monde entier. Le programme vous permet de faciliter, d’accélérer et de sécuriser votre parcours vers l’organisation de demain propulsée par l’IA.
La véritable valeur de GenAI ne réside pas seulement dans l’ingénierie rapide ou la création d’API pour les LLM existants. Il s’agit de transformer vos applications métiers de base en systèmes puissants et fiables de prédiction et d’exécution. En maîtrisant à la fois le conseil aux entreprises, le MLOps, le réglage fin des modèles LLM, le cloud hybride et souverain, les accélérateurs haute performance et de sécurité, Eviden vous propose une approche GenAI modulaire mais globale pour différencier l’impact commercial. Une capacité tout à fait unique sur le marché aujourd’hui.
Le programme est disponible pour les grands clients Eviden et sera progressivement déployé dans le monde entier. De nouvelles offres seront progressivement ajoutées dans les mois à venir. Pour savoir comment nous pouvons vous aider, contactez-nous via votre service commercial Eviden ou via le formulaire ci-dessous.
Le programme est conçu pour les grandes organisations souhaitant mettre en œuvre des cas d’utilisation éprouvés et exploiter GenAI pour se différencier dans leurs propres processus et produits. Il est spécifiquement dédié à ceux qui souhaitent aller rapidement au-delà des POC et évoluer vers des applications de classe entreprise, pour un impact commercial réel.
En combinant conseil et accélérateurs de solutions, le programme vous donne un accès approfondi au meilleur de l’écosystème d’affaires et de recherche GenAI (AWS, DataBricks, Google, Intel, Microsoft, Nvidia, Snowflake, consortiums internationaux…). Vous bénéficiez également de l’expérience de projets souverains de grande envergure, menés avec des organisations sensibles dans le monde entier. Le programme vous permet de faciliter, d’accélérer et de sécuriser votre parcours vers l’organisation de demain propulsée par l’IA.
La véritable valeur de GenAI ne réside pas seulement dans l’ingénierie rapide ou la création d’API pour les LLM existants. Il s’agit de transformer vos applications métiers de base en systèmes puissants et fiables de prédiction et d’exécution. En maîtrisant à la fois le conseil aux entreprises, le MLOps, le réglage fin des modèles LLM, le cloud hybride et souverain, les accélérateurs haute performance et de sécurité, Eviden vous propose une approche GenAI modulaire mais globale pour différencier l’impact commercial. Une capacité tout à fait unique sur le marché aujourd’hui.
Le programme est disponible pour les grands clients Eviden et sera progressivement déployé dans le monde entier. De nouvelles offres seront progressivement ajoutées dans les mois à venir. Pour savoir comment nous pouvons vous aider, contactez-nous via votre service commercial Eviden ou via le formulaire ci-dessous.
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