L’IA générative est un type d’intelligence artificielle (IA) qui utilise des algorithmes de machine learning (ML) et de deep learning pour produire du contenu (notamment du texte, des images, de la vidéo, de la musique, ou du code informatique) en réponse aux invites et aux questions des utilisateurs. Elle a le potentiel de transformer radicalement la façon dont les humains créent du contenu original pour leurs besoins personnels, professionnels et artistiques.
L’IA générative est différente de l’IA de génération augmentée de recherche (RAG) : elle en est un sous-ensemble. Le modèle RAG combine les forces de l’IA générative et de l’IA d’extraction. L’IA générative est également différente de l’IA cognitive, qui imite le fonctionnement du cerveau humain pour obtenir ses résultats.
Un système d’IA générative doit d’abord être formé avant de pouvoir créer de nouveaux contenus. Un système de deep learning est alimenté par de vastes quantités d’informations (des mots, des images, de la musique ou d’autres contenus).
Un réseau neuronal d’IA (sous-ensemble du ML qui apprend aux ordinateurs à traiter des données en imitant le cerveau humain) passe ensuite les données au crible pour permettre au système « d’apprendre ». Par exemple, le célèbre chatbot ChatGPT a été formé sur des jeux de données massifs et plus de 300 milliards de mots recueillis sur Internet, dans des livres, des magazines, des chansons, des pièces de théâtre, des films et d’autres sources de données accessibles au grand public. ChatGPT étudie toutes ces données pour apprendre à discerner des modèles et des structures.
Une fois que le modèle d’IA générative a assimilé suffisamment de connaissances, il peut commencer à créer. Les modèles qu’il extrapole à partir des données sur lesquelles il a été formé lui permettent désormais de générer de nouveaux contenus en fonction des directives ou des questions des utilisateurs. Par exemple, s’il a été formé aux romans d’un auteur particulier, il pourra rédiger des textes dans le même style que cet auteur et utiliser les mêmes sujets de roman si l’utilisateur le lui demande. Si une personne veut une nouvelle image, elle peut entrer certaines caractéristiques pour que l’IA générative produise un dessin.
Comme elle est formée à apprendre en permanence, l’IA générative produit plusieurs versions du contenu et choisit celle qui convient le mieux à ce moment-là. C’est ce processus de perfectionnement qui permet aux systèmes d’IA générative d’améliorer constamment la qualité de leurs résultats.
L’IA générative a de nombreux avantages potentiels, notamment :
Bien que l’IA générative présente de nombreux avantages, elle s’accompagne également de certains risques et limites si elle n’est pas gérée de manière appropriée et utilisée de manière responsable. En voici quelques-uns :
Toutes ces raisons font que les entreprises devront veiller à utiliser l’IA générative de manière responsable et éthique.
L’IA générative est déjà utilisée dans de nombreuses professions et industries :
Cohesity s’engage à utiliser l’intelligence artificielle (notamment l’IA générative) pour exploiter la puissance des données d’une entreprise afin de garder une longueur d’avance sur les menaces de sécurité.
Cohesity collabore avec Microsoft Azure OpenAI pour permettre aux entreprises de mieux gérer, sécuriser et protéger leurs données. L’IA permettant de plus en plus d’atténuer les menaces en fonction des profils de risque et du comportement des utilisateurs, Cohesity est la mieux placée pour comprendre l’IA générative, cognitive et augmentée de récupération afin d’arrêter les auteurs malveillants.
L’IA générative est importante pour le cœur de métier de Cohesity, à savoir la sécurisation et la gestion des données. Cohesity permet aux clients de sauvegarder l’ensemble de leur patrimoine de données et d’améliorer leur cyber-résilience grâce à l’isolation des données, à la détection des menaces et à la classification des données.
Cohesity fournit aux plus grandes entreprises du monde les informations et les analyses approfondies dont elles ont besoin pour améliorer leurs postures de sécurité. Cohesity Data Cloud est une plateforme moderne de sécurité et de gestion des données qui a la particularité d’être « IA-ready » (adaptée à l’IA). Elle est conçue de manière à être massivement évolutive et facilement consultable. Elle applique également des contrôles d’accès granulaires et met en œuvre des fonctionnalités de sécurité pour garantir les plus hauts niveaux de disponibilité et d’intégrité des données.
Par exemple, les capacités de recherche globale de Cohesity permettent aux utilisateurs d’effectuer facilement et rapidement des recherches dans plusieurs charges de travail et copies de données à partir d’une interface gérée de manière centralisée. Grâce à Cohesity Data Cloud, l’IA et les LLM (large language models) pourront répondre rapidement aux questions critiques des entreprises, tout en veillant à ce que seules les bonnes personnes voient les réponses relatives aux données auxquelles elles ont accès.
Les données protégées dans Cohesity Data Cloud sont indexées et contiennent les métadonnées spécifiques qui permettront d’utiliser ces données dans les LLM. Tout comme les données sont stockées et peuvent être explorées et analysées pour détecter des menaces, ces métadonnées sont également « IA-ready ». Ainsi, lorsqu’une personne pose des questions sur les données par l’intermédiaire d’un LLM ou d’autres modèles d’IA en langage évolué (notamment Azure OpenAI), le LLM fournira immédiatement des réponses lisibles par l’homme. En utilisant des sources de données fiables sauvegardées sur Cohesity, les entreprises obtiendront des réponses plus précises et exploitables aux requêtes des utilisateurs et des machines.
Les grandes entreprises, les organismes publics et les autres entités peuvent introduire l’IA en toute sécurité dans leurs stratégies de cybersécurité grâce à la puissance de la plateforme Data Cloud de Cohesity, qui fournit des données complètes, propres et contextuelles pour les initiatives d’IA, de sécurité, de conformité et d’analyse.