L’Intelligence Artificielle générative (IAg) est une branche de l’Intelligence Artificielle qui se concentre sur la création autonome de données ou de contenus, tels que du texte, des images, de la musique, etc… L’objectif de l’IAg est de produire du contenu original souvent indiscernable de celui créé par des humains.
Dans le paysage numérique actuel, les réseaux sociaux occupent une place centrale dans la création, la diffusion et la consommation de contenu. L’intégration croissante de l’IA, notamment de l’IAg, y joue un rôle de plus en plus crucial. Cependant, cela soulève des questions éthiques sur la manière dont le contenu est produit, partagé et consommé notamment en ce qui concerne les implications éthiques de l’utilisation de l’IAg pour créer du contenu sur les réseaux sociaux, sur l’authenticité et la véracité du contenu généré par l’IA, sur les mesures pouvant être prises pour éviter la manipulation et la désinformation, ou encore les mesures relatives à la protection de la vie privée et les droits des utilisateurs dans ce contexte.
Les réseaux sociaux ont radicalement transformé nos interactions en ligne, mais la croissance exponentielle du contenu pose de nouveaux défis. La création de contenu est passée de simples messages textuels à une large variété de formats multimédias et cette diversification soulève des questions sur l’authenticité, la qualité et l’éthique du contenu produit. Les préoccupations concernant la désinformation, la manipulation et la protection de la vie privée exigent une réflexion approfondie et des actions pour garantir un environnement numérique sain et éthique pour tous les utilisateurs. Par environnement sain, l’on entend un écosystème en ligne où les informations sont fiables, vérifiées et authentiques, réduisant ainsi la propagation de la désinformation et des fake news. Cela inclut des mesures pour protéger la vie privée des utilisateurs, garantir la transparence des algorithmes et des pratiques des plateformes, ainsi que pour promouvoir une interaction respectueuse et sécurisée entre les utilisateurs. Un tel environnement favoriserait la confiance, la sécurité et le bien-être numérique de tous les utilisateurs.
L’IAg et la création de contenu : quelques chiffres
- Selon Comarketing-News (2024, 29 janvier)1 , l’IAg devrait connaître une évolution de 65 % dans les deux prochaines années.
- Selon les données de Tooltester en 20232 , 63,5 % des internautes sont incapables de distinguer un contenu généré par ChatGPT-4 de celui rédigé par un être humain.
- D’après une étude de HubSpot2 réalisée la même année, l’une des principales utilisations de l’IA génératrice chez les spécialistes du marketing est la création de contenu (48 %). Par ailleurs, 28 % d’entre eux utilisent l’IAg pour créer et répondre aux e-mails, toujours selon HubSpot.
- Toujours selon HubSpot2, 84 % des marketeurs admettent que sans l’IA, ils ne seraient pas capables de créer autant de contenu, et 67 % des participants déclarent l’utiliser afin de générer du contenu plus vite. Mais dans 96 % des cas, le contenu généré ne serait pas assez complet pour être publié en l’état. 89 % des marketeurs affirment également que leurs contenus sont plus qualitatifs et 63 % d’entre eux reconnaissent que les performances sont plus élevées lorsque l’IAg est utilisée. Par ailleurs, seulement 31 % des spécialistes du marketing utilisent l’IA pour créer des publications sur les réseaux sociaux.
- En moyenne, l’utilisation de l’IA permet aux professionnels de gagner environ 3 heures dans la création d’un contenu marketing, d’après des données de Stratégie de 20232. Cependant, malgré ces avantages, 43 % des marketeurs craignent de devenir dépendants de ces outils comme le souligne également cette étude.
- Selon Francenum.gouv3 , seuls 15 % des dirigeants de TPE et PME utilisent les IAg, chiffre qui monte à 20 % pour les PME et 28 % pour les plus grandes PME. Cependant, 58 % n’envisagent pas de les utiliser à court terme, et 14 % ne les utilisent pas par choix ou les ont interdites, portant le total à 72 % de non-utilisateurs. 13 % des dirigeants prévoient de s’y intéresser prochainement. L’utilisation varie selon les secteurs : 24 % dans les services, 12 % dans l’industrie, 11 % dans le commerce, 5 % dans les transports et 4 % dans la construction. Parmi ceux qui n’utilisent pas l’IAg, 71 % n’en voient pas l’utilité. Parmi les 15 % d’utilisateurs, les usages se concentrent sur la recherche et l’analyse de données (56 %), la génération de contenus écrits (54 %), la traduction (34 %) et la création de contenus visuels (28 %).
L’IAg au service de la génération de contenu
L’IAg révolutionne la génération de contenu à travers une large variété de sites, d’applications et de logiciels innovants. Cette technologie est mise à l’oeuvre dans la création de textes, d’images, de musique, de vidéos et même d’expériences interactives. Ces utilisations diverses et créatives démontrent la polyvalence de l’IAg dans le domaine de la création de contenu.
Des exemples de ces IAg
Il est important de noter que cette liste est non exhaustive, car les possibilités offertes par L’IAg évoluent sans cesse et s’étendent à de nouveaux domaines constamment.
L’IAg textuelle
ChatGPT
Basée sur l’architecture GPT (Generative Pre-trained Transformer), ChatGPT est capable de générer des réponses textuelles en fonction du contexte et des questions posées par les utilisateurs. Il peut engager des conversations, fournir des informations, rédiger du contenu et même offrir un soutien dans divers domaines. Par exemple, si vous posez une question sur un sujet donné, ChatGPT peut générer une réponse basée sur sa compréhension des données et des informations disponibles jusqu’à l’année de mise à jour de sa base de connaissances (pour ChatGPT-4, jusqu’à Octobre 2021). De même, si vous demandez à ChatGPT de rédiger un paragraphe sur un sujet spécifique, il peut générer du texte cohérent et pertinent en fonction des instructions fournies. Il est cependant nécessaire de lui fournir des prompts détaillés qui présentent bien le rôle que l’IA doit prendre, le contexte de la demande, et la demande précisée point par point, afin d’obtenir de meilleurs résultats.
ContentStudio est une plateforme qui utilise des algorithmes d’Intelligence Artificielle pour créer du contenu écrit de manière automatisée. Elle peut générer des articles, des descriptions de produits, des annonces publicitaires, des billets de blog et d’autres types de textes en fonction des instructions fournies par l’utilisateur.
L’IAg d’images
Adobe Firefly, fraîchement intégré dans la Suite Adobe, Firefly est une IAg gratuite qui permet de générer des images et de les modifier.
Midjourney est un générateur d’images basé sur l’Intelligence Artificielle. Il utilise des algorithmes d’IA pour créer des images réalistes à partir de descriptions textuelles. Les utilisateurs peuvent fournir des descriptions de scènes, d’objets ou de concepts, et Midjourney générera une image correspondante. Ce type de technologie est souvent utilisé dans des applications telles que la création automatique de contenu visuel pour les médias sociaux, la conception graphique et la génération d’illustrations pour des articles de blog ou des présentations.
DALL-E est un modèle d’Intelligence Artificielle développé par OpenAI qui est capable de générer des images à partir de descriptions textuelles. DALL-E est conçu pour créer des images entièrement nouvelles basées uniquement sur les instructions textuelles fournies par l’utilisateur. Ce modèle est remarquable car il peut générer une grande variété d’images en réponse à des descriptions textuelles, y compris des images représentant des concepts abstraits ou des idées imaginatives. Il est utilisé dans divers domaines tels que la création artistique, la conception de produits, la génération de contenu visuel pour les médias sociaux, et plus encore.
L’IAg de vidéos
Lumen5 est une plateforme en ligne qui utilise l’Intelligence Artificielle pour automatiser la création de vidéos à partir de textes, d’articles de blog ou d’autres contenus écrits. Les utilisateurs peuvent simplement saisir leur texte dans l’interface de Lumen5, et l’IA de la plateforme convertit automatiquement ce texte en une vidéo attrayante en sélectionnant des images, des vidéos et des animations correspondant au contenu. Lumen5 offre également des fonctionnalités pour personnaliser et éditer les vidéos générées, ainsi que pour les partager sur les réseaux sociaux et d’autres plateformes en ligne.
Synthesia est une plateforme qui utilise l’Intelligence Artificielle pour créer des vidéos à partir de scripts textuels. Cette technologie permet de générer des vidéos réalistes avec des personnages animés, ce qui peut être utile pour la création de contenu vidéo à grande échelle, notamment pour des présentations, des publicités ou des formations en ligne. Les utilisateurs peuvent simplement saisir un script texte dans l’interface de Synthesia, sélectionner des personnages, des langues et des styles, et la plateforme se charge de créer automatiquement la vidéo correspondante.
L’IAg musicale
AIVA, reconnue par la SACEM (La Société des Auteurs, Compositeurs et Éditeurs de Musique) , compose de la musique classique et de la musique pour jeux vidéo, films, et autres médias.
Amper Music permet aux utilisateurs de créer de la musique en ligne libre de droits à partir de simples instructions.
IAg d’aide à la Programmation
Github Copilot est un assistant de programmation qui aide à écrire du code plus rapidement et plus efficacement.
Deepcode analyse le code source pour détecter des erreurs, des vulnérabilités, et des recommandations d’amélioration. Utilisant l’IA pour comprendre le contexte et les implications du code, il aide les développeurs à écrire un code plus sûr et plus performant.
Exemples d’applications
ChatGPT
Voici un exemple de texte généré par ChatGPT dans le cadre d’une création de contenu pour un post Instagram sur un compte dédié à la santé mentale (prompt : Yasmina H.) :
→ ChatGPT a respecté nos consignes en fournissant un texte de qualité d’une dizaine de lignes sur le sujet demandé. Il a également pris le soin de rajouter quelques hashtags alors que ce n’était pas demandé au départ. Cela peut ainsi donner des idées au créateurs de contenus de demander à ChatGPT des hashtags suite à ce texte généré.
Outil PeopleMaker sur Canva PRO
Dans un autre exemple, nous avons demandé à PeopleMaker de nous générer une photo de femme adulte joyeuse dans le cadre d’une photo de profil pour un compte Instagram :
→ PeopleMaker a tout d’abord demandé les caractéristiques physiques de la personne à générer sur la photo (femme/homme, enfant/adulte/senior, types d’expressions faciales). Les consignes n’ont pas totalement été respectées en sachant que la demande initiale était d’obtenir une photo de femme adulte joyeuse et qu’au final, c’est un homme qui a été généré.
Les outils d’IAg offrent des possibilités fascinantes pour la création de contenu, mais il est important de reconnaître que leur utilisation n’est pas toujours aussi simple qu’il y paraît. Parfois, les résultats générés nécessitent des ajustements et des adaptations pour répondre pleinement aux besoins et aux attentes. De plus, il est crucial de choisir avec soin quelles IAg utiliser, car la qualité des résultats peut varier considérablement d’un modèle à l’autre. En évaluant attentivement les performances et les caractéristiques des différents outils, les utilisateurs peuvent maximiser leur efficacité et leur impact dans leurs projets créatifs.
Impacts sur la communication digitale, considérations éthiques et perspectives d’avenir
L’intégration de l’IAg dans la création de contenu offre une opportunité significative d’améliorer la productivité en automatisant les tâches répétitives telles que la création de publications de base et la planification de contenu. Cependant, des préoccupations persistent quant à la qualité et à l’authenticité du contenu généré, ainsi qu’à son impact sur l’emploi. De plus, l’IAg permet une personnalisation avancée du contenu en fonction des préférences des utilisateurs, mais il est crucial de maintenir un équilibre entre personnalisation et respect de la vie privée. Enfin, en utilisant des techniques telles que la recommandation personnalisée, elle peut renforcer l’engagement des utilisateurs, bien que des questions éthiques sur la manipulation de l’attention et la diversité des perspectives demeurent. En naviguant avec prudence et en adoptant des pratiques responsables, les créateurs de contenu peuvent tirer parti de l’IAg pour enrichir leurs stratégies de communication digitale.
L’automatisation croissante de la création de contenu par l’IAg présente des risques importants, notamment la diffusion de la désinformation et la manipulation des opinions. Pour atténuer ces risques, il est essentiel de mettre en place des mécanismes de surveillance et de régulation afin de garantir que le contenu généré respecte des normes éthiques et de qualité élevées. La transparence et le contrôle autour de l’utilisation de cette technologie sont essentiels, avec la nécessité d’informer les utilisateurs de l’origine du contenu généré et de leur permettre de gérer leurs préférences vis à vis de leurs données personnelles et de l’utilisation de l’outil. Les créateurs de contenu et les plateformes ont une responsabilité accrue dans l’utilisation de l’IAg : ils doivent veiller à ce que le contenu respecte des normes éthiques et légales strictes et mettre en place des mécanismes de modération efficaces pour supprimer tout contenu inapproprié ou nuisible.
Aussi, la confidentialité et la sécurité occupent une place prépondérante, car les modèles d’IAg peuvent être exploités pour manipuler des données sensibles (informations personnelles, données financières, dossiers médicaux, communications privées,…), mettant ainsi en péril la vie privée des individus. De plus, la question de la discrimination et des biais dans les modèles d’IAg soulève des préoccupations majeures quant à l’équité et à la justice dans leurs générations. La propriété intellectuelle est également à prendre en compte, car les créations générées par l’IA peuvent remettre en question les concepts traditionnels de propriété et de droit d’auteur. En ce qui concerne la transparence, elle est essentielle pour garantir la confiance dans les systèmes d’IAg. L’accessibilité est un autre défi crucial, car l’utilisation généralisée de l’IAg pourrait créer de nouvelles barrières pour les personnes ayant des besoins spécifiques ou des handicap. Enfin, les défis liés à l’application des normes et des réglementations dans ce domaine émergent complexifient davantage le paysage éthique, nécessitant une coordination et une collaboration accrues entre les acteurs publics et privés. L’accès aux IAg open source peut offrir des opportunités de développement et d’innovation, mais il soulève également des défis en termes de responsabilité et de contrôle de la qualité.
Les évolutions futures de l’IAg dans la création de contenu promettent des avancées significatives. Des algorithmes plus sophistiqués devraient produire des textes, images, vidéos ou expériences interactives de qualité supérieure, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités créatives tout en posant des défis en matière de gestion de la qualité et de l’authenticité. Ces progrès offrent de nouvelles opportunités pour les créateurs et les entreprises, en permettant une création de contenu plus efficace et personnalisée. En investissant dans des outils et des formations, les entreprises peuvent tirer parti de cette technologie pour rester compétitives et innovantes dans un marché numérique en constante évolution.
Bibliographie
1 IA générative : un marché de plus de 100 milliards d&rsquo ; ici 2026. https://comarketing-news.fr/ia-generative-un-marche-de-plus-de-100-milliards-dici-2026/
2 HubSpot. (s. d.). Les statistiques IA indispensables à connaître en 2024 | HubSpot. https://www.hubspot.fr/statistiques-intelligence-artificielle
3 Num, F. (s. d.). IA génératives : opportunités et usages dans les TPE et PME – francenum.gouv.fr. https://www.francenum.gouv.fr/magazine-du-numerique/ia-generatives-opportunites-et-usages-dans-les-tpe-et-pme
Beaujault, S., & Pibourret, J. (2024). La petite boîte à outils des IA Génératives pour créer du contenu. Dunod.
Lamri, J., Tertrais, G. & Silver, A. (2023). Chapitre 3. Éthique : le vrai chantier pour le futur des IA génératives. Dans : , J. Lamri, G. Tertrais & A. Silver (Dir), Travailler à l’ère des IA génératives (pp. 87-115). Caen: EMS Editions.
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