Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 25
Rubrique: Innovation Technologique
L'Histoire des IA Génératives
L'histoire des IA génératives débute avec les tout premiers travaux de recherche sur l'intelligence artificielle (IA) au milieu du XXe siècle. Cela commence avec l'invention des premiers ordinateurs programmables et la formulation des concepts de machines capables de reproduire des comportements intelligents. À cette époque, les chercheurs ont essayé de reproduire les capacités de raisonnement et de résolution de problèmes des humains.
Les Premières Réalisations en IA : Les premières réalisations en matière d'IA ont été axées sur la mise en œuvre d'algorithmes de recherche et d'optimisation pour résoudre des problèmes complexes, tels que la résolution de problèmes de logique, la planification et l'intelligence des jeux.
L'Avènement des Réseaux Neuronaux : Le véritable bond en avant dans le développement des IA génératives a été l'avènement des réseaux neuronaux. À partir de concepts inspirés du fonctionnement du cerveau humain, les chercheurs ont développé des modèles capables d'apprendre à partir de données et de générer de nouvelles données similaires. Les fondements des réseaux neuronaux ont été formulés au fil des années, avec des innovations majeures telles que l'apprentissage en profondeur et les réseaux neuronaux convolutifs.
L'Ère des IA Génératives : L'ère des IA génératives proprement dite a commencé avec le développement de modèles de réseaux neuronaux capables de générer de nouvelles données de manière créative et convaincante. Parmi les exemples clés, on peut citer les réseaux génératifs antagonistes (GAN), capables de générer des images d'une qualité impressionnante.
Avancées Récentes et Défis à Relever : Enfin, les avancées récentes dans les IA génératives portent sur l'amélioration des capacités de ces modèles et sur les défis à relever pour leur futur développement. Certains défis comprennent la garantie de leur équité, la prévention de leur utilisation abusive et la résolution du problème de la « boîte noire » de l'apprentissage en profondeur, où les décisions prises par les modèles restent souvent incompréhensibles pour les humains.