L'évolution rapide de l'Intelligence Artificielle Générative (IA) a complètement transformé la manière dont nous abordons la communication digitale, ouvrant la porte à une période d'innovation sans précédent.
Si l’IA offre des résultats de plus en plus impressionnants, elle pousse néanmoins à s’interroger. L’intelligence artificielle peut-elle réellement remplacer l’humain dans les métiers créatifs, ou est-elle un outil précieux pour booster sa productivité ?
Dans cet article, nous explorons l'influence majeure de l'IA sur les métiers de la communication. Nous aborderons :
- Le fonctionnement de l’IA générative
- Les différents types d’intelligence artificielles
- Son impact dans le monde du travail digital
- Ses avantages et inconvénients
Comprendre l'IA générative
L'Intelligence Artificielle (IA) émerge comme une technologie permettant aux machines de simuler des aspects de l'intelligence humaine, comme la compréhension du langage, la résolution de problèmes, et la prise de décision.
Dans le cadre de la transformation digitale, l'IA joue un rôle croissant en redéfinissant la manière dont les entreprises communiquent et interagissent avec leur public.
Comment fonctionne l'IA générative ?
L'IA générative opère en assimilant des données préexistantes pour produire du contenu original. Les Réseaux Antagonistes Génératifs ou Generative Adversarial Network (GANs), par exemple, utilisent deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, collaborant pour produire des résultats convaincants. Le générateur crée du contenu, et le discriminateur évalue son authenticité en identifiant le contenu faux. Cette interaction permet d'améliorer constamment la qualité du contenu généré.
C’est donc un type d’algorithme de machine learning, c'est-à-dire que l’intelligence artificielle apprend par elle-même pour produire du contenu de plus en plus réaliste. C’est ce qui est utilisé par exemple pour le deepfake.
Un élément crucial dans le fonctionnement de l'IA générative est son alimentation en données. Ces systèmes apprennent à partir de vastes ensembles de données variées issues du web, absorbant les schémas et les nuances pour affiner leur capacité à générer des résultats pertinents.
Par exemple, GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), a été formé sur une diversité de textes provenant d'Internet, lui permettant de comprendre et de générer du texte dans différents styles et contextes. Néanmoins, les dernières données de Chat GPT s’arrêtent pour le moment à janvier 2022.
L’évolution vers des versions ultérieures, comme GPT-4, implique une amélioration dans la qualité et la quantité des données d'entraînement. GPT-4 a donc été alimenté avec des ensembles de données encore plus vastes et diversifiés, améliorant ainsi sa capacité à comprendre des contextes plus complexes et à générer des contenus encore plus sophistiqués.
L’IA générative en temps réel sur le web, une perspective d’avenir ?
Actuellement, la plupart des modèles d'IA générative sont pré-entraînés sur d'énormes ensembles de données avant d'être déployés. Néanmoins, l'idée d'une IA générative alimentée en temps réel par des données du web gagne en intérêt.
Des recherches et des expérimentations sont en cours pour permettre aux modèles d'IA générative de s'adapter en temps réel à l'évolution des données du web. Cette adaptation pourrait offrir une réactivité accrue aux tendances, aux actualités et aux changements dans les comportements en ligne, permettant ainsi une génération de contenu plus pertinente et en phase avec l'actualité.
Mais cette approche soulève des défis majeurs, notamment en termes de contrôle de la qualité et de gestion des informations générées en temps réel. La surveillance constante serait nécessaire pour éviter la propagation de fausses informations ou de contenus potentiellement préjudiciables dans un tel scénario. Bien que prometteuse, cette approche en temps réel doit être mise en œuvre avec prudence pour garantir une utilisation éthique et responsable de l'IA générative sur le web.
L'IA générative dans les métiers de la communication
Les différents types d'IA générative :
Le GAN pour la génération d’images
Le GAN se comporte comme un artiste virtuel dans le monde numérique. C’est par exemple le cas de DALL-E, une création d'OpenAI : c'est un GAN capable de donner vie à des images uniques à partir d’une requête textuelle. C'est comme avoir un collaborateur artistique infatigable, prêt à transformer des idées abstraites en images concrètes, redéfinissant ainsi notre approche de la communication visuelle.
Ces IA génératives d’images permettent donc notamment de :
- Générer des images à partir de texte
- Modifier des zones ciblées de ces images
- Proposer des variantes à partir de l’original
- S’inspirer de styles, d’images existantes, ou proposer quelque chose d’unique et original
Voici un aperçu des différentes IA de génération d’images disponibles :
- DALL-E
- Midjourney
- Bing image creator
- Adobe firefly
- Craiyon
- Canva text to image
- Night Cafe
Les modèles de langage artificiels, chatbots
Les modèles de langage génératifs, comme GPT-3 ou GPT-4, transforment profondément le processus de création de messages promotionnels. Leur capacité à comprendre le langage naturel de manière avancée permet la rédaction automatique de contenus adaptés au contexte souhaité.
Ces modèles génératifs assimilent des modèles linguistiques complexes. Ils saisissent les nuances du langage, adaptant le ton et le style pour répondre aux exigences spécifiques de chaque communication.
En déchargeant les créateurs de tâches répétitives, l'automatisation de la rédaction permet aux professionnels du marketing d'explorer plus en profondeur les concepts, de tester différentes approches et de rester agiles face aux évolutions du marché. Ainsi, l'IA générative devient un collaborateur puissant, libérant la créativité humaine pour des campagnes de communication plus engageantes et impactantes.
L’IA fournit du contenu de qualité à condition de formuler ses prompts correctement (le prompt est notre requête écrite). Chat GPT est un outil entraîné à partir de données innombrables, mais c’est aussi pourquoi il est nécessaire d’être le plus précis possible dans sa requête pour obtenir un résultat satisfaisant. Précisez le style souhaité, donnez lui le plus d’informations possibles… en bref, aiguillez le au maximum. Bien-sûr, une relecture et quelques modifications restent importantes pour du contenu réellement qualitatif et professionnel.
Voici quelques exemples de chatbots existants :
- Chat GPT
- Bing chat
- Google Bard
- Notion AI
- Perplexity
Les avantages de l'IA générative
Optimisation créative
L'IA générative libère les équipes créatives des tâches répétitives, permettant ainsi de consacrer plus de temps à l'innovation. Par exemple, Midjourney peut automatiser la création de designs graphiques, accélérant le processus créatif, en permettant notamment de concrétiser une idée abstraite et d’ouvrir différentes pistes visuelles autour d’une idée. L’IA fait émerger de nouveaux artistes 2.0, qui à partir de prompts et de modifications, génèrent des œuvres d’art. Bien que controversée et à l’origine de débats dans le monde artistique, cette tendance est de plus en plus populaire, et certains de ces IArtistes, ayant une réflexion artistique originale, se bâtissent une solide réputation dans le monde de l’art génératif.
Notons que l’IA ne remplace que l’aspect exécutif de la conception visuelle. La réflexion artistique/graphique reste à la charge de l’humain. C’est pourquoi l’intelligence artificielle peut simuler notre intelligence, mais pas notre créativité. Dans les métiers du graphisme, la conception visuelle doit répondre à une réelle stratégie et être parfaitement adaptée au message que l’on souhaite véhiculer. Et dans ce domaine, rien ne remplace un esprit créatif !
Automatisation des tâches répétitives
Dans le domaine du travail digital, l'automatisation par l'IA générative améliore la productivité en réduisant le temps consacré aux tâches opérationnelles répétitives. C’est le cas par exemple pour la rédaction de texte, la saisie et l’analyse de données, ou même le code. Si l’on sait formuler ses requêtes de manière optimale, l’IA générative peut être une alliée solide dans l’exécution de ces tâches.
Inconvénients et défis liés à l’intelligence artificielle
Risques liés à la confidentialité
Les utilisations massives de l'IA générative soulèvent des inquiétudes quant à la confidentialité des données. Une gestion prudente est cruciale pour garantir une utilisation éthique et responsable. Par exemple, l'utilisation de l'IA dans la personnalisation des recommandations en ligne peut soulever des questions de confidentialité, nécessitant une récolte de données personnelles.
L’impact de l’IA sur l'emploi humain dans le secteur digital
Les implications de l'IA générative sur l'emploi humain dans le secteur digital nécessitent une réflexion approfondie sur la coexistence future des compétences humaines et technologiques. Alors que l'automatisation progresse, la collaboration entre l'humain et l'IA peut créer de nouvelles opportunités créatives. Cependant, il est nécéssaire de trouver un compromis entre l’IA et la créativité humaine pour ne pas dégrader la qualité du contenu produit.
En parallèle, une utilisation prudente et en connaissance de cause est importante, car une mauvaise utilisation de l’IA peut être à l’origine de désinformation ou de contenu faux (deepfakes, images produit générées, informations inadaptées…).
Comme évoqué précédemment, les données de Chat-GPT s’arrêtent à janvier 2022, c’est pourquoi il est nécessaire de prendre du recul et de vérifier les informations fournies. Dans un monde en constante évolution, bien des données peuvent être obsolètes aujourd’hui.
En conclusion, l'IA générative joue un rôle clé dans la révolution digitale, remodelant fondamentalement la manière dont nous communiquons et créons. Des exemples concrets illustrent la diversité des applications de l'IA générative. La coexistence harmonieuse de l'humain et de l'IA ouvre des perspectives illimitées, dessinant ainsi un avenir passionnant pour la communication digitale.
Toutefois, il est essentiel de faire preuve de prudence dans l'utilisation de l'IA afin d'assurer des résultats de qualité, et une intervention humaine reste inévitable, aussi bien pour formuler la requête, que pour effectuer les modifications et valider le résultat final.