Générative AI – Guide d’un débutant sur les algorithmes et l’apprentissage automatique: concepts et types | par Jeeva Selvaraju | Août 2025

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Dans le monde de l’intelligence artificielle, AI génératif a pris le devant de la scène – de l’écriture d’articles et de la création d’art numérique à la génération de code et à la simulation de voix. C’est puissant, il est créatif et il change rapidement notre façon de travailler et de communiquer.

Mais sous la magie se trouve une combinaison de concepts d’apprentissage automatique et algorithmes ce pouvoir cette révolution.

Ce guide est conçu pour les débutants à comprendre:

• Ce qu’est une AI générative
• Comment cela se rapporte à l’apprentissage automatique
• Types d’apprentissage clés
• Algorithmes communs et architectures de modèle

AI génératif se réfère aux systèmes d’IA qui générer un nouveau contenu – tels que le texte, les images, le code, l’audio ou la vidéo – basés sur des modèles tirés des données existantes.

Contrairement à l’IA traditionnelle, qui classe, prédit ou recommande, L’IA générative crée.
Il ne reconnaît pas seulement les modèles – il construit de nouvelles données qui ressemblent à l’original.

L’IA générative est construite sur apprentissage automatique Fondations, en utilisant trois types d’apprentissage principaux:

• Ce que cela signifie: Le modèle est formé sur des paires d’entrée-sortie étiquetées.
• Dans Gen Ai: Chatbots affinés, modèles de résumé.
• Exemple: Formation d’un modèle avec du texte → Paires de résumé.

• Ce que cela signifie: Le modèle apprend des modèles à partir de données non structurées sans étiquettes.
• Dans Gen Ai: Apprentissage des modèles de langue, caractéristiques de l’image.
• Exemple: Formation GPT sur les livres, articles, forums.

• Ce que cela signifie: Le modèle apprend par essai, erreur et rétroaction (signaux de récompense).
• Dans Gen Ai: Aligner les sorties du modèle avec les préférences humaines.
• Exemple: RLHF (apprentissage du renforcement de la rétroaction humaine) utilisé dans le chatgpt.

Au-delà de la façon dont les modèles apprennent, De quoi ils sont faits est tout aussi important.

Voici les principaux types de Algorithmes (modèles) Utilisé dans les systèmes génératifs:

• Ce qu’ils font: Comprendre et générer des séquences (texte, code, audio).
• Comment: Utilisez «l’attention» pour suivre le contexte sur les longues entrées.
• Exemples: GPT (Chatgpt), Claude, Llama, Gemini
• Utilisé pour: Génération de texte, traduction, résumé, génération de code.

• Ce qu’ils font: Générez des images et des médias réalistes.
• Comment: Un «générateur» crée des échantillons et un «discriminateur» les juge.
• Exemples: Stylegan (visages), Biggan (images haute résolution)
• Utilisé pour: Art, avatars, photos synthétiques, fesses profondes.

• Ce qu’ils font: Encoder les données dans un format comprimé et les reconstruire.
• Comment: Apprenez les représentations latentes des données pour la génération.
• Utilisé pour: Édition d’image, imagerie médicale, musique.

• Ce qu’ils font: Générez des données en inversant un processus de bruit progressif.
• Comment: Commencez avec le bruit aléatoire → Apprenez à Denoise → Générer une sortie propre.
• Exemples: Diffusion stable, Dall · E 3, Sora
• Utilisé pour: Génération d’images, de vidéo et d’animation de haute qualité.

• Ce qu’ils font: Générez une partie des données à la fois (par exemple, mot par mot).
• Comment: Prédit chaque jeton basé sur les précédents.
• Exemples: Gpt, pixelcnn
• Utilisé pour: Génération de texte, musique, pixels d’image.

L’IA générative est utilisée dans presque tous les domaines numériques:

• Création de contenu: Articles de blog, copie marketing, e-mails (par exemple, Jasper)
• Art et design: Illustrations numériques, concept art (par exemple, MidJourney)
• Génération de code: Rédaction, révision et code de débogage (par exemple, Github Copilot)
• Voix et musique: Chansons générées par AI, voix off (par exemple, ElevenLabs, Aiva)
• Vidéo et animation: Clips générés par l’AI, effets visuels (par exemple, Sora, piste)
• Données synthétiques: Données sûres et préservantes pour la recherche et la formation

GL’IA énergique représente une nouvelle ère de collaboration humaine-machine – une où l’IA ne pense pas seulement, crée.