Conceptions sur l'intelligence artificielle (IA) et l'intelligence artificielle générative (IAg)

Il n’existe pas une définition unique de l’IA, mais il est possible de la conceptualiser comme des systèmes qui s’appuient sur des algorithmes d’automatisation et d’optimisation ainsi que sur l’emploi de méthodes statistiques avancées. ¹

En ce qui concerne l’IA dite « générative » (IAg), l’appellation prête à confusion. D’abord, la question de la génération de nouveau contenu est débattable ². Ensuite, à proprement parler, ce type d’approche n’a rien de nouveau, sinon une augmentation considérable du niveau de complexité des données traitées ³. En effet, l'IAg utilise des réseaux de neurones profonds (et hautement complexes) afin de prédire des extrants qui ne faisaient pas nécessairement partie de leurs données d’entraînement. Cependant, l’utilisation de réseaux de neurones n’en fait pas nécessairement de l’IAg, sans compter que ce genre de prédiction, bien que moins complexe, est fait depuis les débuts de l’IA. En somme, nous parlerons d’IAg dans des contextes d’algorithmes qui permettent de générer des images, des textes, des sons, et des vidéos.