Mais qu’est-ce que l’IA générative ? L'objectif de l’intelligence artificielle générative est de permettre aux machines, via des algorithmes, d’exploiter des contenus existants tels que du texte, des fichiers audio/vidéo ou des images pour créer ensuite de nouveaux contenus. Il existe diverses techniques pour y parvenir, telles que les autoencodeurs ou les réseaux antagonistes génératifs ou GAN. L’un des secteurs qui est le plus avancé dans l’IA générative native est l’industrie pharmaceutique. Selon le cabinet Gartner, d'ici 2025, plus de 30 % des nouveaux médicaments seront systématiquement découverts à l'aide de techniques d'IA générative. C’est d’autant plus important que cette technologie d’IA pourrait grandement accélérer le processus de découverte de médicaments de plusieurs années auparavant à quelques jours aujourd’hui. Un exemple pour l’illustrer, la start-up hongkongaise Insilico Medicine, en collaboration avec des chercheurs de l’Université de Toronto, a créé GENTRL, une plateforme d’IA générative pour découvrir plus rapidement des molécules servant à fabriquer de nouveaux médicaments. Au cours de ses tests publiés dans Nature Biotechnology, GENTRL a pu montrer son efficacité en identifiant six nouvelles molécules du début à la fin en seulement 21 jours, dont quatre d’entre elles ont permis d’inhiber une protéine (le DDR1) associée à diverses maladies, dont la fibrose. La start-up a même mis le code source de son système en open source.

De l’IA générative à la conception générative

D’autres secteurs comme le design ou l’industrie automobile s’essaient déjà à l’IA générative ou plus exactement à la conception générative qui associe, cette fois-ci, la puissance du cerveau humain à celle de la machine via l’IA. C’est notamment le cas d’Airbus qui a créé une nouvelle cloison pour la cabine de son A320 en exploitant la technologie d’Autodesk. De même, Décathlon, toujours avec la technologie générative d’Autodesk, dessine ses vélos, ses chaussures et bien d’autres articles. Techniquement, une application générative de type CAO et modélisation 3D (Autodesk, PTC, Dassault Systèmes, SolidEdge, etc.) génère un produit prêt à être fabriqué à partir d’un certain nombre de paramètres prédéfinis par les ingénieurs (résistance de matériaux, moyens de fabrication, exigences fonctionnelles, etc.). Les ingénieurs peuvent interagir avec la technologie pour créer plus rapidement des conceptions évoluées et innover dans des délais extrêmement courts.

En observant toutes ces avancées autour de l’IA, le but recherché est bien de se rapprocher le plus possible du fonctionnement du cerveau humain. Même si ces avancés sont spectaculaires, il y a encore beaucoup de chemin à parcourir. N’oublions pas que nous ne connaissons que 10 % du fonctionnement et des capacités du cerveau humain, du moins c’est ce qu’il se dit, car dans les faits, personne, aucun scientifique n’explique pas précisément ce seuil des 10 % !