Deep Learning

L’IA générative est l’un des changements technologiques les plus transformateurs du 21e siècle. Contrairement aux systèmes d’IA traditionnels qui classent, prédisent ou détectent, l’IA générative crée : du texte, des images, de l’audio, de la vidéo, du code et même des structures tridimensionnelles. C’est la technologie derrière ChatGPT qui écrit des articles, Midjourney peint de l’art photoréaliste et GitHub Copilot qui remplit des fonctions entières à partir d’un commentaire.

Les modèles Gemini de Google ont défini de nouvelles références en matière d’intelligence artificielle en introduisant une multimodalité native, des fenêtres de contexte massives et des optimisations architecturales clés. Contrairement aux modèles plus anciens comme GPT-3 ou BERT, Gemini est conçu pour gérer plusieurs types de données dès le premier jour et utilise des mécanismes d’attention hautement efficaces.

Pendant des années, les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux LSTM (Long Short-Term Memory) ont été les champions incontestés du traitement des données séquentielles. Ils alimentaient des systèmes de traduction de pointe, des assistants vocaux et des modèles de génération de texte. Cependant, en 2017, l’article fondateur “Attention Is All You Need” (Vaswani et al.) a introduit l’architecture Transformer. En quelques années, les RNN et les LSTM ont été presque entièrement éliminés des modèles d’IA grand public.

En 2018, les chercheurs de Google ont publié un article fondateur intitulé “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” (Devlin et al.). Cette recherche a fondamentalement transformé le domaine du traitement du langage naturel (NLP). Avant BERT, les modèles traitaient le texte de manière séquentielle, de gauche à droite ou de droite à gauche. BERT a introduit une méthode pour entraîner des représentations de langage qui examinent simultanément le contexte dans les deux directions.

En 2017, le paysage de l’intelligence artificielle a été transformé à jamais par la publication de l’article fondateur “Attention Is All You Need” de Vaswani et al. Cet article a introduit le Transformer, une architecture de réseau de neurones révolutionnaire qui a complètement abandonné la récurrence (RNN, LSTM), choisissant plutôt de traiter les données séquentielles en parallèle grâce au Mécanisme de Self-Attention (Auto-attention).

Dans le paysage du traitement du langage naturel (NLP) et de l’intelligence artificielle, la capacité à traduire des langues, à résumer des articles et à générer des réponses conversationnelles a connu une véritable révolution. Au cœur de cette transformation se trouvent l’architecture Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) et le révolutionnaire Mécanisme d’Attention.