INTÉLLIGENCE ARTIFICIELLE
Dévoiler l'impact : le rôle de l'IA générative sur les industries créatives
Depuis l’année dernière, les professionnels du secteur créatif entendent de nombreux mots à la mode. Il s’agit notamment de l’intelligence artificielle, de l’IA générative, de l’IA ouverte, du chat GPT et du DALL-E. L’introduction de l’IA générative a considérablement modifié le flux de travail et les processus dans l’industrie du contenu. En peu de temps, Generative AI a développé de nombreuses applications pour les professionnels de la création, qui l’adoptent rapidement pour améliorer leur efficacité au travail. Ici, nous explorerons le fonctionnement de l’IA générative et son impact sur la nature du travail et les cas d’utilisation dans l’industrie des œuvres créatives.
IA générative : définition et fonctionnement
L’IA générative est une forme de technologie d’IA qui a été entraînée à l’aide d’algorithmes d’IA tels que de grands modèles de langage pour produire du contenu, notamment de l’audio, du code, des images, du texte, des simulations et des vidéos, en fonction de l’invite fournie.
Historiquement, l’IA était utilisée pour analyser les informations et recommander des décisions, et des informations basées sur les algorithmes d’IA de formation étaient fournies. Les applications d’IA générative telles que Chat GPT sont construites sur des technologies d’IA et sont formées sur de grandes quantités de diverses formes de données pour pouvoir prédire et recommander du contenu et des informations en fonction de l’invite donnée.
Pendant l’entraînement, l’IA reçoit de grands ensembles de données et ajuste ses paramètres pour minimiser les erreurs dans ses prédictions. Par exemple, un modèle de génération de texte tel que GPT-4 est formé sur divers textes, apprenant les propriétés statistiques du langage, telles que la grammaire, la sémantique et le contexte. De même, les modèles générateurs d’images comme DALL-E apprennent à associer des descriptions textuelles à des éléments visuels, ce qui leur permet de créer des images qui correspondent aux invites données.
Actuellement, de nombreux outils d’IA générative sont disponibles sur le marché pour divers cas d’utilisation. Parmi eux, peu sont gratuits, et d’autres proposent des services payants autour de l’IA Générative. Certaines des principales IA génératives utilisées par les organisations et le public sont Chat-GPT d’Open AI, Gemini de Google, Copilot de Microsoft et DALL-E. Le tableau ci-dessous répertorie quelques exemples supplémentaires d’IA générative et le type de contenu qu’elle génère en sortie.
| Outil d’IA générative | Type d’entrée | Type de sortie |
| GPT-4 (ChatGPT) | Texte | Texte, code, scripts, e-mails, lettres, etc.
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| Copilote Microsoft | Texte | Texte, code, scripts, e-mails, lettres, etc.
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| Jaspe | Texte | Contenu textuel, copie marketing, publications sur les réseaux sociaux, articles de blog, etc.
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| DALL-E2 | Texte | Images et arts
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| À mi-parcours | Texte | Images et arts
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| Créateur de NightCafe | Texte | Images et arts
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| MuseNet | Texte | Musique
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| Musique d’Ampère | Texte | Musique
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| Juke-box | Texte | Musique
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| Ressembler | Texte | Vidéo
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Impact de l'IA générative sur l'industrie du travail créatif
Avec l’avènement de l’IA générative, le flux de travail des professionnels de la création a changé.
Cela a eu un impact sur la nature du travail, car les professionnels utilisent désormais ces outils d’IA pour générer du contenu avant de rédiger une copie finale. L’IA générative aide non seulement à fournir du contenu créatif, mais contribue également au processus d’analyse et de création de contenu en fournissant un aperçu du contenu, une stratégie de contenu, des graphiques créatifs, des suggestions d’audit de contenu créatif, des idées de contenu créatif, des résumés, des présentations, des rapports, etc. contribue à améliorer la productivité mais crée également de nouvelles expressions artistiques.
La facilité d’utilisation et la disponibilité rapide de ces outils ont en outre contribué à l’adoption rapide de la technologie d’IA générative. Vous trouverez ci-dessous quelques cas d’utilisation de l’IA générative dans l’industrie créative.
Applications de l'IA générative dans l'industrie créative
L’IA générative présente de nombreux cas d’utilisation dans divers secteurs. Quelques-uns d’entre eux sont-
1. Rédaction et création de contenu – Les journalistes, les spécialistes du marketing et les auteurs à succès utilisent des assistants d’écriture basés sur l’IA comme GPT-4 pour rédiger leurs articles, livres et copies. L’IA peut générer et génère effectivement des reportages, des textes marketing et des histoires fictives, fournissant des exemples d’avantages liés à l’IA pour les journalistes. Un exemple est The Guardian, qui a mis en œuvre une IA expérimentale pour rédiger des articles d’opinion. Aujourd’hui, les médias numériques et imprimés sont tous deux inondés de nouveaux contenus générés par l’IA ou affinés à l’aide d’outils d’IA.
2. Graphiques visuels et création de designs – L’IA générative comme DALL-E et Artbreeder peut être utilisée par les artistes pour créer de nouvelles images et designs. Cette IA est particulièrement adaptée à l’art conceptuel, où l’exploration d’idées et l’itération rapide sont essentielles. Les graphistes peuvent utiliser l’IA générative pour générer des logos, des mises en page et d’autres composants visuels des conceptions. Cela accélérera non seulement le processus de conception, mais pourra également constituer une source de nouvelles idées pour le concepteur. Les réalisateurs de vidéoclips pourraient l’utiliser pour générer des idées initiales pour une vidéo ou même pour générer la vidéo finale en fonction d’une chanson et d’une esthétique souhaitée.
3. Création musicale – L’IA peut générer de la musique dans de nombreux styles différents à l’aide d’outils d’IA tels que MuseNet et Amper Music. Bien qu’ils soient intéressants à écouter seuls, ils sont, plus important encore, utilisés par les musiciens pour explorer et susciter de nouvelles idées. Ces outils d’IA génèrent des mélodies et des harmonies pour les musiciens, qui peuvent ensuite arranger, éditer et développer les idées en œuvres complètes. Ainsi, en collaborant avec l’IA, les musiciens peuvent explorer et innover en matière de composition, ce qui serait difficile et long à créer à la main.
4. Film et animation – L’IA génère déjà des storyboards, des scripts et même des animations par images clés dans l’industrie du cinéma et de l’animation. L’analyse du scénario et les prédictions sur la probabilité qu’un film soit ou non un blockbuster font partie des décisions que les cinéastes prennent à l’aide d’outils tels que ScriptBook. Une tendance similaire se produit également dans l’industrie de l’animation. Grâce à l’IA, les processus d’animation traditionnels sont automatisés pour permettre aux artistes de se concentrer sur les parties les plus créatives. Des mèmes et des GIF sont également produits à l’aide d’outils d’IA.
5. Défis et atténuations : L’IA générative est une technologie très naissante et le modèle sur lequel elle est construite a ses limites pour fournir un contenu précis et de qualité. En outre, plusieurs défis éthiques et philosophiques ont également créé une controverse contre son adoption.
Ces défis comprennent des préoccupations concernant :
- Explorer les biais : l’IA générative peut produire du contenu biaisé ou injuste en apprenant des données comportant des biais existants.
- Problèmes de droits d’auteur : les gens se demandent à qui appartient le contenu généré par l’IA et s’il viole les droits d’auteur existants.
- Suppression d’emplois : certains craignent que l’IA ne prenne le pas sur les emplois humains, en particulier dans les secteurs créatifs.
- Diffusion de fausses informations : l’IA générative a le potentiel de générer du contenu trompeur ou faux, entraînant des dommages s’il est largement diffusé.
Pour répondre à ces problématiques et valoriser le potentiel de l’IA générative, plusieurs mesures peuvent être prises :
- Développer des algorithmes supérieurs : créer des algorithmes plus avancés qui peuvent produire un contenu de meilleure qualité et plus précis et réduire les biais.
- Établir des règles et des réglementations : parvenir à un consensus sur les règles, les réglementations et les directives opérationnelles entre les organisations et les gouvernements afin de garantir une utilisation éthique.
- Définition de directives d’utilisation : élaborez des directives claires sur la manière dont l’IA générative doit être utilisée de manière responsable.
Conclusion
L’IA générative a été à l’avant-garde du changement dans le flux de travail de l’industrie créative. Il révolutionne la nature du travail créatif, offrant de nouvelles opportunités et de nouveaux obstacles. L’IA augmente intelligemment la productivité, étend l’accès aux outils créatifs et ouvre de nouvelles opportunités artistiques pour la production d’art, de musique, de littérature et de design.
Cependant, il est essentiel d’atténuer les défis de manière adéquate pour garantir que l’utilisation de l’IA ne diminue pas la créativité artistique mais fasse ressortir le meilleur de la créativité humaine. Le potentiel de l’IA générative réside dans la réalisation de la frontière entre ses défis et ses opportunités pour ouvrir l’ère de l’innovation et de la création. Grâce à l’IA, nos œuvres culturelles et artistiques peuvent être plus multiformes et prometteuses qu’elles ne l’ont jamais été.
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