Modèle génératif (IA générative)

Un modèle génératif (IA générative) est une catégorie d'algorithmes d'intelligence artificielle conçus pour apprendre les distributions sous-jacentes d'un ensemble de données afin de générer de nouveaux contenus qui ressemblent à ceux d'origine. Contrairement aux modèles discriminatifs, qui se limitent à classer ou prédire, les modèles génératifs peuvent produire du texte, des images, de la musique, des vidéos ou même du code. Parmi les approches les plus connues figurent les GANs (Generative Adversarial Networks), les modèles de diffusion, et les Transformers (comme GPT pour le texte ou Stable Diffusion pour l'image). Les applications de ces modèles sont nombreuses : création artistique, rédaction automatisée, génération de données synthétiques pour l'entraînement, conception de médicaments, simulation scientifique, etc. Cependant, ils posent aussi des défis éthiques et sociétaux importants, notamment la désinformation (deepfakes), la protection du droit d'auteur et la consommation énergétique massive.