IA générative | Définition, avantages et avancées

L’IA générative (intelligence artificielle générative ou GenAI) est une technologie d’intelligence artificielle permettant de générer des contenus sous forme de textes, d’images ou de vidéos, conformément à des requêtes d’utilisateurs humains.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle générative ?

L’intelligence artificielle générative (ou IA générative) consiste à créer du contenu (texte, image, vidéo) en réponse à une interaction (prompt ou invite) avec le langage humain.

Cette technologie, suscitant aussi bien engouement et inquiétudes, connaît un véritable essor depuis ces dernières années, révolutionnant le monde de la recherche et de la création de contenu automatique.

Comment fonctionne l’IA générative ?

L’intelligence artificielle générative fonctionne sur le principe de modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning) et, plus largement, de modèles mathématiques du Deep Learning.

Pour ce faire, les outils d’IA collectent de nombreuses données qu’ils rassemblent, structurent et analysent pour en comprendre le fonctionnement.

Les modèles LLM (Large Language Model) ainsi appris sont entraînés pour associer les schémas et structures de manière correcte, et ainsi permettre aux outils de prédire des réponses à des questions (la fin d’une phrase, par exemple) ou à des prompts.

Il existe trois grandes techniques d’IA générative :

• les GAN (neurones génératifs antagonistes ou Generative Adversarial Networks) : ces neurones artificiels sont composés de deux éléments, le générateur et le discriminateur. Ces deux parties consistent, pour l’une, à créer de nouvelles données et, pour l’autre, à en vérifier l’authenticité.
• les GPT (Generative Pre-Trained Transformer) : ces modèles sont entraînés grâce à une grande quantité de texte afin de générer automatiquement des textes cohérents. Ils sont principalement employés pour la traduction, la création de contenu textuel et la rédaction assistée par ordinateur.
• les VAE (Variational Autoencoder) : ces auto-encodeurs variationnels vont encoder les données dans un espace latent et les reconstruire pour générer de nouvelles données. Ils sont généralement utilisés pour créer des visuels ou des sons.

Types d’outils d’IA générative

Les outils d’IA générative peuvent être classés en plusieurs types, en fonction du contenu généré :

• texte,
• image,
• audio,
• vidéo,
• code.

Le tableau ci-dessous présente quelques-uns des outils d’IA générative 2025 les plus couramment utilisés.

Avantages et limites de l’IA générative

L’intelligence artificielle générative peut présenter certains avantages et quelques limites à connaître pour employer au mieux ces outils révolutionnaires.

Avantages

• Rapidité : les outils d’IA générative présentent l’avantage d’être extrêmement rapides en générant du contenu presque instantanément. Ils permettent de booster la productivité, d’améliorer les flux de travail et de gagner un temps précieux lors de la réalisation de tâches académiques ou professionnelles : rédaction d’un e-mail, génération d’un rapport de stage, d’un compte-rendu d’entreprise, etc.
• Automatisation des tâches : en raison de son format numérique et de son intelligence artificielle, l’IA générative s’avère idéale pour automatiser efficacement des tâches répétitives. Elle est en outre un atout indéniable pour créer un gros volume de contenu de manière automatique par l’intermédiaire d’un simple prompt.
• Créativité : lorsque le syndrome de la page blanche nous guette, l’intelligence générative peut nous sortir d’un mauvais pas en nous proposant des idées, des inspirations à personnaliser et de nouvelles pistes à explorer.
• Accessibilité : l’IA générative peut être utilisée par tous, sans nécessité de disposer de connaissances ou de compétences particulières.

Limites

• Fiabilité et exactitude des informations : l’IA peut générer des contenus incorrects, inventés ou trompeurs (deepfakes). C’est pourquoi il est toujours important d’en vérifier les sources ou l’exactitude avant d’en reprendre les informations.
• Préjugés : l’IA générative peut également générer des contenus reflétant les préjugés (culturels, sexistes ou autres, tels que les biais culturels) présents dans les ensembles de données d’entraînement. L’IA ne peut suivre les directives en matière de langage inclusif que dans la mesure où celles-ci sont reflétées dans l’ensemble de données initiales.
• Biais et propos : les outils d’IA générative, bien que de plus en plus professionnels et compétents, peuvent générer des réponses où percent des propos biaisés ou discriminatoires. Une relecture attentive des textes, des images ou de tout autre format généré par l’IA est primordiale pour éliminer ces erreurs.
• Éthique et environnement : l’emploi de l’IA pour générer toujours plus de contenu entraîne une grande consommation des énergies et des matières premières (eau, électricité ou encore métaux rares). L’impact environnemental, particulièrement grand, soulève la question de la nécessité d’outils disposant d’une meilleure empreinte écologique pour les générations futures.