4.1 Comment l'IA peut générer de nouveaux contenus ?

Imaginez une IA capable de générer des textes, des images, des compositions musicales, etc. Ainsi, cette IA serait capable de créer une présentation à partir d'une requête, en y intégrant du texte et des éléments multimédias variés, tels que des images, des sons, des vidéos, etc. Cela peut sembler trop fantastique pour être vrai, n'est-ce pas ? Cependant, c'est précisément ce que permet l'IA générative actuellement.

L'IA générative va elle-même au-delà des applications traditionnelles de l'IA. Elle se distingue en cherchant à créer des éléments originaux tels que des textes, des images, des vidéos, et plus encore. Oubliez les limites des tâches spécifiques ; l'IA générative ouvre la porte à un tout nouveau monde de possibilités créatives^[1].

L'IA générative utilise diverses techniques pour générer du nouveau contenu de manière autonome. Voici quelques-unes des techniques qui sont employées (il en existe bien d'autres) :

1. Réseaux antagonistes génératifs (GAN, en anglais Generative Adversarial Networks)^[2] : Les GAN est une technique puissante où deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, s'affrontent. Le générateur crée des contenus, tandis que le discriminateur tente de les différencier des contenus réels. Ce jeu constant d'amélioration mutuelle permet au générateur de créer des contenus de plus en plus réalistes.
2. Réseaux neuronaux récurrents (RNN, en anglais Recurrant Neural Network)^[3] : Les RNN sont particulièrement adaptés à la génération de texte et d'autres données séquentielles. Ils tiennent compte du contexte antérieur, ce qui les rend essentiels pour la compréhension des dépendances temporelles.
3. Transfert de style^[4] : Cette technique permet d'appliquer le style d'une œuvre à une autre. Par exemple, elle peut être utilisée pour transférer le style artistique d'une peinture célèbre à une photographie.

Ces techniques, combinées ensemble et adaptées de différentes manières, permettent à l'IA générative de créer du contenu original et diversifié, que ce soit dans le domaine du texte, des images, de la musique ou d'autres formes de médias.

Le concept d'« hallucination contrôlée » dans le domaine de l'IA générative se rapporte à la capacité intentionnelle des modèles génératifs de créer des variations ou des modifications spécifiques dans le contenu produit. Cette fonctionnalité offre une voie vers la créativité, permettant à l'IA de générer des résultats innovants tout en respectant des caractéristiques ou des contraintes définies à l'avance^[5].

Lorsque l'IA génère du contenu, elle peut parfois introduire des éléments qui ne sont pas strictement basés sur les données d'entraînement, mais qui sont plutôt le produit d'une certaine « imagination » ou adaptation du modèle. Cette capacité d'« hallucination contrôlée » peut être ajustée par des paramètres ou des instructions spécifiques fournies au modèle.

Par exemple, dans la génération d'images, vous pourriez guider l'IA pour créer des variations d'une image tout en conservant des aspects spécifiques tels que le style ou la couleur dominante. De cette manière l'IA peut produire des résultats créatifs tout en respectant des directives prédéfinies.

Bien que le concept d'« hallucination contrôlée » puisse être fascinant, il comporte également des défis :

• Les résultats d'une hallucination contrôlée peuvent parfois être imprévisibles, et la qualité dépend fortement de la précision de la guidance fournie et de la complexité du modèle génératif utilisé. La recherche dans ce domaine évolue constamment, offrant de nouvelles perspectives sur la créativité et la maîtrise des modèles génératifs.

Il est crucial de faire la distinction entre les « hallucinations contrôlées » et les « hallucinations » de l'IA, car ces termes sont parfois utilisés de manière interchangeable : 

• Les « hallucinations contrôlées » : se réfèrent à des altérations intentionnelles du contenu généré, guidées par des paramètres spécifiques ou des instructions fournies à l'IA. Cependant, on ne sait pas exactement comment ces modèles parviennent à cette « créativité » au niveau interne^[6]. C'est une propriété émergente de leur structure et de leur entraînement, mais les développeurs ne comprennent pas complètement les mécanismes sous-jacents.
• Les « hallucinations » de l'IA font référence à des situations où l'IA peut générer des informations fausses, déconnectées de la réalité, souvent dues à des imprécisions ou à des erreurs d'apprentissage dans les modèles^[7].

Est-il permis d'exploiter les productions de l'intelligence artificielle, telles que les écrits et les visuels ? Quelles sont les circonstances autorisant la réappropriation de ces contenus, que ce soit à des fins éducatives, pour une diffusion sur des plateformes numériques, ou dans une perspective commerciale ?

• L'utilisation des contenus générés par l'intelligence artificielle, tels que les textes et les images produits par des modèles comme ChatGPT^[8], Microsoft Copilot^[9] ou le Média Magique^[10] de Canva, est soumise aux termes et conditions définis par le fournisseur de la technologie. 
• En général, ces fournisseurs d'IA accordent aux utilisateurs un large droit d'usage sur les créations qu'ils génèrent, permettant une réutilisation variée, allant de l'enseignement à la publication sur des sites web, voire à la commercialisation de ces contenus.
  • Il est crucial de comprendre que ces droits sont accordés dans le cadre du respect des droits d'auteur existants et des lois en vigueur.
  • Même si vous devenez propriétaire des conceptions produites par l'IA, vous devez indiquer que le texte a été généré par une IA^[11][12]. Omettre cette information pourrait être considéré comme une violation des droits de propriété intellectuelle. En effet, les utilisateurs ont le droit de savoir que le contenu a été généré par une IA, afin de pouvoir l'évaluer de manière critique^[11][13].
  • L'utilisation transparente de l'IA pour la création de contenu fait partie des bonnes pratiques éthiques dans ce domaine en pleine évolution^[11][12][13].
• Si l'IA utilise des informations provenant de sources identifiables, il faut citer ces sources afin de respecter les lois sur le droit d'auteur^[14][15][16]. 
• L'exploitation des contenus issus de l'IA doit aussi se conformer aux directives du Ministère de l'Éducation et aux politiques numériques de votre Centre de services scolaire^[16].
• Ces cadres réglementaires visent à assurer une utilisation éthique et responsable des technologies numériques dans l'éducation, en mettant l'accent sur la protection des données, le respect de la vie privée et la promotion d'un environnement d'apprentissage sécuritaire et inclusif.
• Pour des utilisations complexes ou commerciales des contenus générés par IA, il est recommandé de consulter un professionnel du droit afin de s'assurer de la conformité avec les réglementations en vigueur^[16].

Voici le résumé des notions principales à retenir :

• L'intelligence artificielle générative est capable de créer de manière autonome du contenu original, tel que des textes, images, compositions musicales, et même des présentations multimédias à partir d'une simple requête. 
• Elle utilise des techniques avancées comme les réseaux adversaires génératifs (GAN), les réseaux neuronaux récurrents (RNN), et le transfert de style pour produire du contenu diversifié et réaliste. 
• Les « hallucinations contrôlées », permet à l'IA de générer du contenu innovant en suivant des instructions spécifiques, permettant une forme de créativité guidée. 
• L'utilisation des contenus générés par l'IA est permise pour diverses applications, à condition de respecter les droits d'auteur et les lois en vigueur, bien que les termes spécifiques d'utilisation puissent varier selon le fournisseur de la technologie.

Maintenant que vous comprenez mieux le fonctionnement de l'IA générative, il est temps de valider vos acquis dans la prochaine activité 4.2 Quiz sur l'IA générative.