IA générative

Table des matières

Qu’est-ce que l’IA générative ?
Comment l’IA générative est-elle utilisée en entreprise ?
Comment l’IA générative est-elle utilisée dans les infrastructures critiques ?
Quels sont les risques de cybersécurité liés à l’utilisation de l’IA générative ?
En savoir plus sur l’IA générative

Qu’est-ce que l’IA générative ?

Les applications d’IA générative telles que ChatGPT et DALL-E sont conçues pour imiter la créativité humaine en générant du texte, des images, des vidéos et d’autres types de contenus sur demande.

Les technologies d’IA générative et leurs applications varient selon les secteurs et les cas d’utilisation. De nombreuses personnes connaissent les grands modèles de langage (LLM) tels que GPT-4 et Claude, mais ceux-ci ne représentent qu’une catégorie d’IA générative. D’autres modèles et outils permettent de créer des contenus sous différentes formes :

Technologie d’IA générative	Application	Fonctionnalités uniques
DALL-E (OpenAI)	Génération d’images	Capable de générer des images à partir de descriptions textuelles, connu pour sa créativité dans la production d’images complexes et détaillées basées sur des prompts spécifiques.
Synthesia	Génération de vidéos	Génération de vidéos basées sur l’IA pour les systèmes de gestion de l’apprentissage et les communications d’entreprise.
AlphaFold (Google DeepMind)	Prédiction de la structure des protéines	Utilisé pour prédire les structures des protéines avec une précision remarquable, représente une avancée significative dans la recherche biologique et la découverte de médicaments.
Réseaux antagonistes génératifs (GAN)	Réseaux antagonistes génératifs (GAN), génération de données synthétiques	Utilisés dans diverses applications lorsque les données réelles sont limitées. L’entraînement des GAN est surtout utilisé dans les solutions de cybersécurité et les applications métier prédictives.

L’IA générative se distingue des autres formes d’intelligence artificielle en ce sens qu’elle apprend les relations, les modèles et d’autres caractéristiques au sein d’un ensemble de données. Ces ensembles de données varient en fonction de la technologie et de l’application. Dans le cas des LLM, les ensembles de données contiennent d’énormes quantités de contenus créés par l’homme provenant de livres, d’articles, de pages web et d’autres formats texte. Des milliards de paramètres sont appliqués à ces ensembles de données pendant le processus d’apprentissage. Ces paramètres contrôlent la manière dont les modèles apprennent à partir des données et les types de réponses qu’ils peuvent fournir. Idéalement, les LLM sont censés produire des contenus nouveaux et originaux sur demande, mais la réponse est basée sur les paramètres utilisés lors de l’entraînement. Comparez ChatGPT et Claude pour avoir un exemple de l’influence des paramètres sur les contenus créés par les LLM.

Les LLM sont un sous-ensemble essentiel de l’IA générative, qui elle-même est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle :

Le machine learning (ML) permet aux machines d’apprendre à partir de données pour améliorer leurs performances au fil du temps. Il comprend des sous-catégories telles que les réseaux neuronaux, l’apprentissage en profondeur (Deep Learning) et l’apprentissage par renforcement.
L’apprentissage en profondeur est une forme d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux pour analyser des données complexes et identifier des motifs d’une manière qui dépasse les capacités humaines.
Les capacités de traitement automatique du langage naturel (NLP) permettent aux machines de comprendre et de générer du langage humain. Il ne s’agit que de langage, et non de parole.
Les technologies de reconnaissance vocale permettent aux ordinateurs de reconnaître et de traduire le langage parlé en texte. Cet ensemble de technologies est distinct du NLP.
L’IA générative crée des contenus basés sur ce qu’elle a appris auparavant. Des applications comme ChatGPT et Microsoft Copilot sont des technologies d’IA générative.

D’autres sous-ensembles d’IA générative et d’intelligence artificielle seront créés à mesure que les cas d’utilisation continueront de se développer. Les technologies d’IA arrivant à maturité, des entreprises de tous les secteurs adoptent des solutions d’IA et créent leurs propres applications dédiées. L’IA générative et le ML seront des moteurs de cette croissance.

Comment l’IA générative est-elle utilisée en entreprise ?

Tous les secteurs de l’économie utilisent l’IA générative d’une manière ou d’une autre. Les utilisations les plus connues sont les chatbots qui fournissent des fonctions d’assistance technique et de service client avant d’envoyer une demande à un représentant humain. Ce type d’IA générative est destiné au public, qui peut y accéder facilement. D’autres applications peuvent fonctionner en coulisses, sans être remarquées par les clients ou d’autres utilisateurs externes.

Secteur	Utilisation de l’IA générative
Finance	Analyse prédictive des tendances du marché et évaluation du risque de crédit Détection de la fraude et simulations de risques sophistiquées Optimisation du portefeuille et génération de rapports financiers
Commerce de détail et e-commerce	Recommandations de produits personnalisées Optimisation de la gestion des stocks Amélioration de l’engagement client grâce à des stratégies marketing personnalisées
Production industrielle	Maintenance prédictive et conception de produits Optimisation de la chaîne d’approvisionnement et détection des défauts Optimisation de la consommation d’énergie
Formation	Expériences d’apprentissage personnalisées s’adaptant aux besoins des élèves Réglementation sur l’utilisation de l’IA générative dans les écoles pour protéger la confidentialité des données

Comment l’IA générative est-elle utilisée dans les infrastructures critiques ?

L’IA générative connaît également une adoption généralisée dans l’ensemble des infrastructures critiques. Les données synthétiques permettent aux équipes de gestion des infrastructures d’élaborer des plans de réponse aux catastrophes naturelles, aux cyberattaques, aux pannes système et à d’autres scénarios. Elles aident les équipes à améliorer la réponse et à réduire le temps de récupération.

Secteur	Applications d’IA générative
Énergie (électricité, gaz, pétrole)	Optimisation de la distribution d’énergie, prévision de la demande, maintenance prédictive
Eau et assainissement	Amélioration de l’analyse de la qualité de l’eau, maintenance prédictive des stations d’épuration, optimisation de la distribution
Transport (routier, ferroviaire, aérien, maritime)	Optimisation du trafic, maintenance prédictive, analyse des risques d’accident
Services de soin et santé publique	Prédiction des épidémies, optimisation de l’allocation des ressources, personnalisation du traitement des patients
Services d'urgence	Prédiction et gestion des situations d’urgence, optimisation des ressources
Alimentation et agriculture	Prédiction du rendement des cultures, gestion des ressources, lutte contre les nuisibles et les maladies
Secteur de la chimie	Surveillance des processus, prévision des défaillances des équipements, assurance de conformité en matière de sécurité
Réacteurs nucléaires, matériaux et déchets	Planification de la maintenance, surveillance du niveau de radiation, amélioration du protocole de sécurité
Barrages	Analyse de l’intégrité structurelle, prévision des risques d’inondation, planification de la maintenance

Quels sont les risques de cybersécurité liés à l’utilisation de l’IA générative ?

Bien utilisée, l’IA générative peut améliorer l’efficacité des entreprises, le service à la clientèle et même la qualité de vie grâce à des applications médicales ou ayant trait à la santé. Nombreux sont ceux qui affirment que les avantages de l’IA générative l’emportent sur les risques. Néanmoins, ceux-ci doivent être pris en compte et atténués autant que possible.

Les risques de cybersécurité associés à l’utilisation de l’IA générative sont multiples et découlent à la fois des caractéristiques inhérentes à la technologie et de la manière dont elle est déployée et utilisée. Ces risques peuvent être classés en plusieurs domaines clés :

Vie privée et protection des données : les systèmes d’IA générative nécessitent l’accès à de grandes quantités de données que la plupart des utilisateurs ne peuvent pas contrôler. Certaines de ces données peuvent inclure des informations sensibles ou personnelles susceptibles d’être partagées publiquement en réponse à une demande.
Entrée et sortie : les acteurs malveillants savent profiter du processus de requête/invite des LLM de l’IA générative pour injecter des données malveillantes ou exploiter les vulnérabilités du système. Cela peut entraîner une violation de données si le système est spécialement conçu pour un usage contrôlé, comme les soins médicaux ou la finance. L’IA générative peut également répondre à des requêtes avec des résultats inappropriés et nuisibles. Ces résultats peuvent être influencés par l’entraînement et les paramètres des modèles, ainsi que par des actions malveillantes provenant de cybercriminels. La plupart des utilisateurs ne sauront pas ce qui est à l’origine du résultat.
Conformité et risques juridiques : l’IA générative peut compliquer la conformité aux réglementations relatives à la protection des données et de la confidentialité. Par exemple, le règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne impose des exigences strictes en matière de traitement des données personnelles, et les pratiques de traitement des données par l’IA générative peuvent aller à l’encontre de ces réglementations.
Attaques automatisées d’ingénierie sociale : l'IA générative est conçu pour imiter les styles de communication humaine, ce qui en fait un outil parfait pour les campagnes sophistiquées d'hameçonnage et d’ingénierie sociale. Des acteurs malveillants peuvent exploiter l'IA générative pour automatiser la création d'e-mails ou de messages d’hameçonnage très convaincants, rendant plus difficile pour les individus de faire la distinction entre les communications légitimes et frauduleuses. Plusieurs LLM ont déjà été volés et réutilisés à des fins malveillantes :
- FraudGPT : outil d’IA générative malveillant sur abonnement qui crée des contenus pour des cyberattaques telles que l'hameçonnage et l’usurpation d’identité. fonctionne de la même manière que ChatGPT d’OpenAI, mais ne dispose pas des contrôles et des limitations intégrés qui empêchent les abus.
- WormGPT : système open source conçu pour aider les criminels à écrire des logiciels et des codes malveillants, à créer des contenus d'hameçonnage et à trouver des vulnérabilités dans les systèmes.
- PoisonGPT : cet outil diffuse de la désinformation en ligne en insérant de faux détails dans des récits politiques et historiques, en créant des fausses nouvelles et en manipulant l’opinion publique.
- XXXGPT : cette application a été développée pour aider les criminels à déployer des botnets, des logiciels malveillants, des enregistreurs de frappe, des voleurs d’informations, des chevaux de Troie d’accès à distance et des voleurs de cryptomonnaies.

L’IA générative crée également de nouveaux risques lorsqu’elle est déployée avec une interface de programmation d’applications (API). Les API permettent l’intégration de technologies distinctes et sont des composants nécessaires dans de nombreux cas d’utilisation décrits ci-dessus. Les API peuvent créer des risques importants au sein de l’organisation. Elles doivent donc être gérées et sécurisées comme n’importe quel autre composant de l’infrastructure numérique.