« IA générative » : différence entre les versions

Dernière version du 5 août 2026 à 14:46

Définition

Sous-domaine de l'apprentissage profond où l'on entraîne des modèles à base de réseaux de neurones qui peuvent ensuite créer de nouveaux contenus, notamment des textes (grand modèle de langues), des images (synthèse texte-à-image), de l'audio, de la musique, de la vidéo et des données synthétiques.

En d'autres mots, un système d'intelligence artificielle générative apprend de données existantes, puis crée un nouveau contenu similaire aux données sur lesquelles il a été entraîné.

Compléments

Les algorithmes d’IA générative utilisent des contenus existants pour s'entraîner et générer de nouveaux contenus. Il peut être question de texte, de sons, d’images, etc.

En apprentissage automatique, un modèle génératif crée de nouvelles données sur la base d'une distribution de probabilité qu'il a apprise en s'entraînant sur des données existantes.

En IA symbolique, on se base sur des modèles dans une base de connaissances ou une base de données pour produire des modèles ou des données similaires. Des exemples de contenus créés à l'aide de l'IA générative symbolique sont les avatars en 3D ou les Memojis utilisés dans les communications quotidiennes.

Français

intelligence artificielle générative

IA générative

IAGén (pas IAG pour éviter la confusion avec IA générale)

IAgén

Anglais

generative artificial intelligence

generative AI

GenAI

Generative AI models use prompts to guide content generation and use transfer learning to become more proficient. Early genAI models were built with specific data types and applications in mind. For example, Google’s DeepDream was designed to manipulate and enhance images. It can produce engaging, new visual effects, but the model’s development was primarily focused on image processing, and its capabilities do not apply to other types of data.

The field of generative AI is evolving quickly, however, and an increasing number of generative AI models are now multimodal. This advancement means the same model can handle different data prompts and generate different data types.

Español

inteligencia artificial generativa

Subcampo del aprendizaje profundo en el que se entrenan modelos basados en redes neuronales que luego pueden crear nuevos contenidos, incluidos texto (modelo extenso de languaje), imágenes (síntesis de texto a imagen), audio, vídeo y datos sintéticos.

En otras palabras, un sistema de inteligencia artificial generativa aprende de los datos existentes y luego crea nuevos contenidos similares a los datos con los que se ha entrenado.

Sources

Source: ICHI PRO

Source: intelligence-artificielle.com

Source : Technopedia

50 termes clés de l'intelligence artificielle, Ministère de la culture, Commission d'enrichissement de la langue française (2025). - Intelligence artificielle générative

101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »

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+== Définition ==
+Sous-domaine de l'[[apprentissage profond]] où l'on entraîne des [[Modèle d'intelligence artificielle|modèles]] à base de [[Réseau de neurones artificiels|réseaux de neurones]] qui peuvent ensuite créer de nouveaux contenus, notamment des textes ([[grand modèle de langues]]), des images ([[synthèse texte-à-image]]), de l'audio, de la musique, de la vidéo et des données synthétiques.
+En d'autres mots, un système d'intelligence artificielle générative apprend de [[données]] existantes, puis crée un nouveau contenu similaire aux données sur lesquelles il a été entraîné.
+==Compléments==
+Les algorithmes d’IA générative utilisent des contenus existants pour s'entraîner et générer de nouveaux contenus. Il peut être question de texte, de sons, d’images, etc.
-== Définition ==
+En apprentissage automatique, un [[modèle génératif]] crée de nouvelles données sur la base d'une distribution de probabilité qu'il a apprise en s'entraînant sur des données existantes.
-XXXXXXXXX
+<hr/>
+En IA symbolique, on se base sur des modèles dans une base de connaissances ou une base de données pour produire des modèles ou des données similaires. Des exemples de contenus créés à l'aide de l'IA générative symbolique sont les avatars en 3D ou les Memojis utilisés dans les communications quotidiennes.
 == Français ==
-''' XXXXXXXXX '''
+'''intelligence artificielle générative'''
+'''IA générative '''
+'''IAGén''' <small><i>(pas IAG pour éviter la confusion avec IA générale)</i></small>
+'''IAgén'''
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 == Anglais ==
-''' Generative AI'''
+'''generative artificial intelligence'''
+'''generative AI'''
+'''GenAI'''
+Generative AI models use prompts to guide content generation and use transfer learning to become more proficient. Early genAI models were built with specific data types and applications in mind. For example, Google’s DeepDream was designed to manipulate and enhance images. It can produce engaging, new visual effects, but the model’s development was primarily focused on image processing, and its capabilities do not apply to other types of data.
+The field of generative AI is evolving quickly, however, and an increasing number of generative AI models are now multimodal. This advancement means the same model can handle different data prompts and generate different data types.
+<span id="es"></span>
+==Español==
+[[Catégorie:es]]
+''''' inteligencia artificial generativa '''''
+''Subcampo del aprendizaje profundo en el que se entrenan modelos basados en redes neuronales que luego pueden crear nuevos contenidos, incluidos texto (modelo extenso de languaje), imágenes (síntesis de texto a imagen), audio, vídeo y datos sintéticos.''
-Generative AI is broad label that's used to describe any type of artificial intelligence that uses unsupervised learning algorithms to create new digital images, video, audio, text or code
+''En otras palabras, un sistema de inteligencia artificial generativa aprende de los datos existentes y luego crea nuevos contenidos similares a los datos con los que se ha entrenado.''
-Generative AI models are given a limited number of parameters to use during the training period. Essentially, this approach forces the model to draw its own conclusions about the training data’s most important characteristics. Once the generative model identifies the data's fundamental properties, it can use a Generative Adversarial Network (GAN) or Variational Autoencoder (VAE) to improve output accuracy.
-To recap, basically any time an AI technology is generating its own content, whether that's text or visual or multimedia, professionals may talk about that as “generative AI.” This includes technologies that can draw and paint pictures, as well as technologies that can use information gathered on the internet to create website articles and article summaries, corporate brochures, press releases and white papers.
+==Sources==
+[https://ichi.pro/fr/ia-generative-et-gan-17983029431104  Source: ICHI PRO ]
-<small>
+[https://intelligence-artificielle.com/generative-ai-tout-savoir/   Source: intelligence-artificielle.com]
-[https://www.techopedia.com/definition/34633/generative-ai    Source : Wikipedia ]
+[https://www.techopedia.com/definition/34633/generative-ai  Source : Technopedia]
+[https://www.culture.gouv.fr/content/download/365680/pdf_file/50_termes_cl%C3%A9s_de_l%27IA-2025.pdf?inLanguage=fre-FR&version=2  ''50 termes clés de l'intelligence artificielle'', Ministère de la culture, Commission d'enrichissement de la langue française (2025). - Intelligence artificielle générative]
-[[Catégorie:vocabulary]]
+{{Modèle:101}}
+[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+[[Catégorie:101]]

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