Qu'est-ce que l'IA générative ? Exemples et utilisation

L'IA générative est partout. Elle est dans votre boîte de réception. Dans votre marketing. Dans le code que vous déployez.

Qu'est-ce que l'IA générative ? À la base, il s'agit d'une technologie qui apprend des modèles à partir de données et en crée de nouveaux.

Début 2025, 75% des organisations déclarent l'utiliser régulièrement. C'est 10 points de plus que l'année dernière.

En 2024, il a attiré $33,9 milliards d'investissements privés, ce qui représente une hausse de 18,7%. Et cela ne ralentit pas.

Il permet de rédiger des courriels, de concevoir des prototypes de produits et de rédiger des campagnes de marketing complètes en quelques minutes.

L'IA générative modifie notre façon de penser, de construire, de vendre et de nous développer.

Mais il y a un autre aspect de la question.

Sam Altman, PDG d'OpenAI averti que ce que vous dites à ChatGPT pourrait un jour être utilisé devant un tribunal.

Oui, vous avez bien lu.

Nous couvrirons tous les aspects de l'IA générative dans ce blog. 

Vous apprendrez ce qu'est l'IA générative par rapport à l'IA, en quoi elle est différente et quels sont les modèles d'IA générative les plus populaires en 2025. Nous aborderons également le fonctionnement de l'IA générative, ses avantages, ses limites, ses préoccupations et bien plus encore. 

Plongeons dans le vif du sujet. 

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Principaux enseignements

• Qu'est-ce que l'IA générative ? Systèmes d'IA qui apprennent des modèles à partir de données et créent un nouveau contenu original (texte, images, code, audio).

• Qu'est-ce que l'IA générative par rapport à l'IA ? L'IA traditionnelle analyse et prédit à partir de données existantes. L'IA générative crée un contenu entièrement nouveau à partir d'invites.

• Quel est l'objectif principal de l'IA générative ? Amplifier la créativité humaine en générant du contenu original sur n'importe quel support.

• Gains de débit moyen de 66%, augmentation des performances jusqu'à 40%, valeur économique potentielle de $6-8 trillions.

• Parmi les principaux modèles, citons GPT-4o pour une utilisation générale, Claude 4 pour le codage, Midjourney pour les images et Sora pour la vidéo.

• Les hallucinations de l'IA, les questions de partialité, l'impact sur l'environnement et la nécessité d'une surveillance humaine restent des préoccupations importantes.

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Pourquoi tout le monde parle de l'IA générative

ChatGPT a été lancé le 30 novembre 2022. Il a gagné 1 million d'utilisateurs en seulement 5 jours et a atteint le niveau de 100 millions d'euros d'ici à janvier 2023.

Après son lancement, des centaines (voire des milliers) d'outils d'IA générative ont vu le jour dans de multiples secteurs verticaux.

Elle a fondamentalement transformé notre façon de travailler, en opérant un virage presque à 180 degrés. Prenons quelques exemples :

Tableau comparatif de l'industrie : Avant et après l'IA générative

L'industrie	Avant (avant novembre 2022)	Après (2023-25, avec les outils Gen AI)
Développement de logiciels	Codage manuel, débogage, documentation à la main	Des outils tels que GitHub Copilot ont permis d'accélérer l'exécution de 55,8 % ; les développeurs ont gagné 30 % de temps sur des tâches banales.
Marketing et opérations clients	La création de contenu, l'analyse des campagnes et le service à la clientèle sont effectués manuellement.	L'IA générative automatise les contenus créatifs (courriels, publicités), les chatbots ; McKinsey estime à 75 % la valeur de l'IA générative dans ces fonctions.
Juridique / Contrats (interne)	Les juristes rédigent et révisent les contrats manuellement ou font appel à des conseillers externes.	Des entreprises comme Unilever utilisent CoCounsel et Copilot pour économiser ~30 minutes par révision de contrat, réduisant ainsi les frais juridiques externes.
Construction et ingénierie	Conception, planification, prévisions d'entretien et contrôles de sécurité effectués manuellement	L'utilisation de modèles génératifs pour la recherche de contrats (RAG) a permis d'améliorer la qualité de 5 à 9 % dans le secteur de la construction, ce qui a stimulé la productivité et la sécurité.

Si nous examinons la question d'un point de vue plus large :

• Gains de débit moyens = environ 66%.
• Augmentation des performances = jusqu'à 40%
• Valeur économique ajoutée = $2,6-4,4 trillions par an
• Potentiel total = $6-8 trillion.

C'est pourquoi tout le monde essaie de comprendre ce qu'est l'IA générative. Parce qu'elle donne des résultats mesurables.

En quoi elle diffère de l'IA traditionnelle

Comprendre ce qu'est l'IA générative par rapport à l'IA est essentiel pour les équipes modernes.

La différence entre l'IA générative et l'IA traditionnelle est comparable à la différence entre un détective et un romancier. 

• L'un d'entre eux est formé pour analyser les indices et comprendre ce qui s'est passé. 
• L'autre prend une idée et crée un monde entièrement nouveau à partir de rien.

L'IA traditionnelle a été conçu pour reconnaître des modèles. 

Par exemple , systèmes de détection de la fraude dans les banques, on examine les données antérieures telles que les habitudes de consommation, la localisation, les types de transactions, et on signale tout ce qui ne correspond pas.

Il ne s'agit pas d'inventer quelque chose de nouveau, mais simplement de repérer des anomalies.

D'autres exemples sont cités :

• Filtres anti-spam qui classent les courriels sur la base de modèles connus.
• Les moteurs de recommandation comme Netflix ou Spotify, qui suggèrent des contenus en fonction de votre comportement antérieur.
• Chatbots qui suivent des arbres de décision pour fournir des réponses prédéfinies.

Tous ces outils utilisent l'IA prédictive, c'est-à-dire qu'ils prennent des données historiques, appliquent des règles ou des modèles statistiques et produisent un résultat probable. L'objectif est l'efficacité, pas la créativité.

D'autre part , IA générative génère quelque chose de nouveau qui n'existaient pas auparavant. 

Par exemple , vous donnez Chat sur l'IA une invite du type "Écrivez-moi une histoire sur un grille-pain volant".et il en écrit un.

Vous demandez un logo basé sur l'ambiance de votre marque, et il le conçoit.

Voyons ce qui les différencie les uns des autres :

Aspect	IA traditionnelle (prédictive)	IA générative
Objectif	Reconnaître, classer, prédire	Créer, générer, imaginer
Entrée	Données historiques ou structurées	Messages en langage naturel ou images
Sortie	Scores, catégories, pronostics	Texte, images, code, audio, vidéo
Exemple	Alertes à la fraude, systèmes de recommandation, filtres anti-spam	ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot
Processus	Suivre des règles apprises à partir de données existantes	Apprend des modèles pour générer de nouveaux résultats

Si nous simplifions les deux types d'IA, cela signifie que

• L'IA traditionnelle aide Netflix à déterminer ce que vous pourriez vouloir regarder.
• L'IA générative pourrait aider Netflix à écrire un nouvel épisode en fonction de vos préférences.

Définition de l'IA générative

L'IA générative fait référence aux systèmes qui apprennent des modèles à partir de données et génèrent ensuite un nouveau contenu original, qu'il s'agisse de texte, d'images, d'audio, de vidéo ou de code. 

Par exemple , Cette image a été créée par Sora AI et n'a jamais été générée auparavant. Il s'agit d'une image et d'un concept totalement originaux.

Voyons cela simplement...

Ces systèmes d'IA générative s'appuient sur modèles probabilistes.

Cela signifie qu'ils prédisent ce qui va suivre en se basant sur des modèles appris, au lieu de suivre un ensemble de règles strictes. 

C'est ce qui permet à des outils comme ChatGPT ou Midjourney de créer un contenu entièrement nouveau à partir de zéro. 

Voici comment cela fonctionne en théorie :

• Étape 1 : Les modèles tels que (ChatGPT ou Rédacteur de dissertations sur l'IA) sont formés sur des ensembles massifs de données tels que des manuels, des bases de code, des clips audio, des œuvres d'art.
  
• Étape 2 : Il apprend des modèles dans ces données, tels que la structure, le ton, le flux et l'intention.
  
• Étape 3 : Lorsqu'il y est invité, il utilise ces modèles pour générer de nouvelles sorties qui semblent originales.

C'est le principal facteur de différenciation :

• L'IA générative produit des résultats inédits.

• Alors que les modèles discriminatifs se contentent de classer ou d'étiqueter (par exemple, "ceci est du spam"), les modèles génératifs composent de nouveaux courriels, de nouvelles images, de nouvelles lignes de code, de nouvelles voix, voire de nouvelles chansons.

L'objectif principal de l'IA générative apparaît clairement ici : amplifier la créativité humaine en générant un contenu original sur n'importe quel support, qu'il s'agisse de texte, d'images, de code ou d'audio

Modèles d'IA générative populaires

Comprendre ce qu'est l'intelligence artificielle générative, c'est connaître les principaux outils qui remodèleront les industries en 2025. 

L'IA générative s'étend à des modalités telles que le texte, l'image, l'audio, la vidéo et le code.

Chaque catégorie compte désormais des acteurs de premier plan et des acteurs émergents :

Texte et code

• GPT-4o (OpenAI) : Rapide, intuitif et polyvalent
• Claude 4 (Anthropique) : Connu pour son raisonnement et sa précision de codage
• Gemini 2.5 Pro (Google) : Force multimodale pour la voix, les images et la vidéo
• LLaMA 3.3 (Meta) : Une alternative open-source qui gagne du terrain
• Phi-4 (Microsoft) : Léger mais efficace pour l'éducation et l'apprentissage
• Grok 4 (xAI) : Positionné pour les interactions occasionnelles et sociales
• DeepSeek : Une attention accrue pour les applications mathématiques et de R&D

Image

• Voyage à mi-parcours : Génération d'images stylisées et artistiques
• DALL-E 3 (OpenAI) : Intégré à ChatGPT pour une création d'images transparente
• Ideogram AI : axé sur la typographie et les éléments de conception

Audio

• Suno : Musique réaliste générée par l'IA dans de nombreux genres
• Udio : Idéal pour les pistes dirigées par la voix, l'audio de type podcast

Vidéo

• Sora (OpenAI) : Le chef de file de la génération de vidéos par l'IA, qui transforme les messages textuels en clips cinématographiques.

Comment fonctionne l'IA générative

Au fond, l'IA générative consiste à prédire des modèles.

Ces modèles ne "savent" pas comme les humains, ils calculent le prochain mot, note, pixel ou caractère de code le plus probable sur la base de ce qu'ils ont vu auparavant.

• Les grands modèles linguistiques (LLM) comme GPT

Les LLM tels que GPT-4.5 fonctionnent en décomposant le langage humain en petits morceaux appelés jetons. 

Ces jetons peuvent être des mots, des parties de mots ou même des signes de ponctuation. Une fois les jetons identifiés, le modèle commence à reconnaître des modèles et des relations entre eux.

Les LLM sont alimentés par un type spécifique d'architecture d'apprentissage profond appelé Transformateur. Cela leur permet d'être "attentifs" au contexte. Par exemple :

• Il comprend que le mot "banque" a un sens différent dans "banque fluviale" et dans "argent à la banque".

L'intelligence de ces modèles est proportionnelle à leur taille. 

Un modèle comportant des milliards (voire des trillions) de paramètres peut faire des prédictions plus nuancées. Les paramètres sont les réglages internes que le modèle ajuste au cours de la formation. 

Par exemple :

• GPT-4.5 a beaucoup plus de paramètres et de profondeur contextuelle que les modèles plus anciens tels que le GPT-3, lui permettant d'écrire avec un ton, une structure et une logique qu'il est souvent impossible de distinguer d'un humain.
  
• Formation sur des ensembles de données massifs

Alors, où se situe tout cela ? "connaissance" d'où vient-elle ?

Les LLM et autres modèles génératifs sont formés sur des téraoctets de données diverses.

Cela signifie que tout provient de livres et d'articles, de dépôts de code, de fils de discussion Reddit, de revues universitaires et même de manuels d'utilisation. 

Plus les données d'apprentissage sont vastes et diversifiées, plus le modèle devient polyvalent et cohérent.

Cependant, il n'est pas toujours préférable d'en avoir plus. Des données de mauvaise qualité conduisent à des résultats de mauvaise qualité. C'est pourquoi la curation des données est essentielle. 

Remarque importante : Certains modèles font l'objet d'un examen minutieux pour avoir récupéré du contenu sans autorisation. Cela pose des problèmes d'éthique et de respect de la vie privée, en particulier lorsque des données sensibles ou protégées par des droits d'auteur sont utilisées.

Au fur et à mesure que ces ensembles de données se développent, nous voyons apparaître des capacités émergentes. Il s'agit de compétences sur lesquelles le modèle n'a pas été explicitement formé, mais qui semblent se développer, comme la résolution de puzzles logiques ou l'écriture de poèmes.

• Mise au point et ingénierie rapide

Les modèles de base sont formés de manière générale, il faut donc les affiner pour les rendre plus spécifiques.

Pour affiner le réglage, les développeurs entraînent le modèle sur des données de niche, telles que des documents juridiques ou des notes médicales, afin qu'il soit performant dans ce domaine particulier.

Pour les utilisateurs, l'outil le plus puissant est ingénierie rapide. 

Exemple d'ingénierie rapide : 

• Mauvais message : Écrire sur le marketing.
  
• Invite optimisée : Rédigez un article de blog de trois paragraphes présentant le marketing d'influence aux propriétaires de petites entreprises, en utilisant un ton décontracté et des exemples concrets.

Plus vous êtes précis et complet dans vos entrées (invites), plus vous obtiendrez des résultats précis et souhaitables. 

• Sorties : Texte, images, audio, code

L'IA générative s'étend désormais à presque tous les supports de contenu :

• Texte → articles de blog, textes publicitaires, légendes sociales (GPT-4.5, Claude 4, AI Chat)
• Images → créations publicitaires, illustrations (Midjourney, DALL-E 3, Ideogram AI)
• Audio → pistes musicales, effets sonores (Suno, Udio)
• Code → fonctions entières, corrections de bogues, arbres logiques (GitHub Copilot, GPT-4o)

En 2025, modèles multimodaux comme o1 et Gemini 2.5 Pro d'OpenAI peuvent traiter simultanément la voix, la vidéo, l'image et le texte. 

Exemples courants d'outils d'IA générative

Voici un aperçu des outils les plus importants en 2025, montrant ce qu'est l'IA générative. capable de :

Catégorie	Outils	Cas d'utilisation	Recommandation
Rédaction et création de contenu	- ChatGPT- Claude- Rédacteur de dissertations sur l'IA– Rédacteur AI SEO	- Articles de blog, textes publicitaires, essais - Contenu SEO - Amélioration du ton et de la fluidité	Combinez AI Essay Writer et AI SEO Writer pour obtenir un flux de travail complet.
Génération d'images	- DALL-E- Midjourney- Stable Diffusion	Visuels pour les publicités, la conception éditoriale, les maquettes de produits	Idéal pour les concepteurs, les spécialistes du marketing et les créatifs
Génération de codes	- GitHub Copilot- Cursor- Replit	Génération de code, débogage, échafaudage complet	Hautement recommandé pour les développeurs et les équipes techniques
Audio et vidéo	- Suno- RunwayML- NotebookLM (Google)	Musique, montage vidéo, génération de podcasts/scripts	Utilisation pour les pipelines de production créatifs
Outils spécialisés	– AI Humanizer	Amélioration du texte robotisé pour obtenir une écriture semblable à celle d'un être humain	Indispensable pour améliorer le ton naturel des contenus générés par l'IA

Avantages de l'IA générative

Voici comment l'IA générative transforme le paysage de la créativité et de la productivité :

1. Il permet de gagner du temps sur la production de contenu. Les spécialistes du marketing peuvent multiplier leur production par 10 tout en réduisant le temps de rédaction de 70%.

2. Elle réduit les coûts de création. Embaucher des rédacteurs, des concepteurs ou des éditeurs peut s'avérer coûteux. L'IA générative remplace le travail créatif répétitif par une génération rapide et peu coûteuse. 

3. Il augmente la qualité et la quantité de la production. Une fois que vous avez obtenu le premier projet, vous pouvez le peaufiner en termes de tonalité et de format pour qu'il soit de haute qualité et à haute fréquence.

4. Vous n'avez plus besoin d'être un rédacteur, un concepteur ou un codeur professionnel. Tout le monde peut créer des ressources de qualité professionnelle. 

5. Il stimule la productivité et le flux créatif. Generative AI est un partenaire de brainstorming infatigable. Elle vous aide à sortir de l'impasse et à trouver de nouvelles orientations.

6. Il fournit une assistance créative 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Il est prêt à tout moment lorsque vous avez besoin de contenu, d'inspiration ou de résolution de problèmes.

Limites et préoccupations

1. Problèmes d'hallucination

L'"hallucination" de l'IA consiste à générer en toute confiance un contenu complètement faux.

Par exemple : Un utilisateur de Reddit a interrogé ChatGPT sur l'homocystéine et l'ostéoporose, qui a cité un article de journal inexistant (PMID : 29033404), qui décrivait en fait des combinaisons de travail ignifuges.

2. Préoccupations éthiques : Préjugés, plagiat, désinformation

Par exemple : 

• A système de reconnaissance faciale était significativement plus précis sur les hommes à la peau claire que sur les individus à la peau foncée, ce qui reflète une sous-représentation dans les données d'entraînement. 

• A Audit de la BBC a montré que les chatbots tels que ChatGPT, Perplexity, Copilot et Gemini déforment régulièrement des faits politiques, des citations erronées de personnalités publiques et le contexte de l'actualité dans plus de la moitié de leurs réponses sur des sujets d'actualité.

3. Défis en matière de détection

Le contenu de l'IA étant de plus en plus difficile à distinguer du travail créé par l'homme, la détection est de plus en plus importante, en particulier dans les contextes académiques, juridiques ou journalistiques. Vous pouvez utiliser deux outils dans ce cas : 

• Vérificateur de plagiat AI identifie les textes réutilisés ou empruntés.

• Détecteur d'IA et humanisateur Le site Web de l'Agence européenne pour l'environnement (AEE) est le plus grand site de contenu généré par l'IA et il le rédige ensuite dans un ton et un style humanisés. 

4. Confiance excessive et besoin de jugement humain

S'appuyer uniquement sur les résultats de l'IA sans supervision éditoriale peut conduire à des erreurs factuelles, à des manquements éthiques ou à un ton de contenu qui n'est pas en phase avec la marque.

L'IA n'a pas de véritable compréhension et l'examen humain reste donc essentiel. 

5. Incohérence de la qualité et fatigue de l'itération

La qualité des résultats varie en fonction de l'invite, du contexte et du type de modèle. Même les utilisateurs experts doivent répéter les invites plusieurs fois pour obtenir des résultats utilisables, en particulier lorsque la nuance ou la précision est importante.

Cela ajoute des coûts cachés en termes de temps, malgré la vitesse de l'IA. 

6. Impact sur l'environnement

Par exemple : 

• L'apprentissage d'un seul modèle NLP peut générer plus de 600 000 livres de CO₂ ce qui équivaut à la production d'une voiture pendant toute sa durée de vie ou à des centaines de vols transcontinentaux.
  
• GPT-3 aurait été consommé ~700 000 litres d'eau pendant la formation. Chaque requête de 10 à 50 réponses utilise environ 0,5 litre pour refroidir le matériel.
  
• Deloitte indique que d'ici 2030, la consommation d'électricité provenant de L'IA pourrait augmenter de 24×et les modèles génératifs peuvent consommer jusqu'à 4600 fois plus d'énergie que les systèmes d'IA traditionnels. 

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FAQ sur l'IA générative

Réflexions finales

Nous sommes aujourd'hui à la croisée des chemins. L'IA générative est en train de changer notre façon de concevoir la créativité elle-même.

Pensez-y...

Pour la première fois dans l'histoire de l'humanité, nous disposons de machines qui ne se contentent pas de calculer ou de catégoriser, mais qui créent.

Ils écrivent des histoires qui nous font rire.
Concevoir des logos qui capturent l'essence de la marque.
Coder des solutions à des problèmes que nous n'avons pas encore formulés.

Qu'est-ce que cela signifie pour la créativité humaine ?
La réponse dépend entièrement de la manière dont nous choisissons d'utiliser ces outils.

La question n'est pas de savoir si l'IA générative va changer votre secteur, car c'est déjà le cas.

La question est de savoir si vous serez un participant ou un spectateur de ce qui va suivre.

Utilisez des outils tels que l'outil AI d'Undetectable AI Vérificateur de plagiat, Détecteur d'IA et humanisateur, Rédacteur de dissertations sur l'IA, Rédacteur AI SEOet Chat sur l'IA pour rester à la pointe du progrès, de manière éthique, intelligente et créative.

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