L'IA générative est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de créer des contenus originaux et réalistes, tels que des images, du texte, de la musique, etc. Cette technologie génère de nouveaux résultats en exploitant la puissance des modèles d'apprentissage automatique, tels que les réseaux adversariaux génératifs (GAN) et les autoencodeurs variationnels (VAE).
Les modèles d'IA générative apprennent à partir de vastes ensembles de données au cours d'une phase d'apprentissage, en saisissant les modèles et les structures présents dans les données. Par exemple, les GAN se composent d'un générateur et d'un discriminateur. Le générateur produit un contenu ressemblant aux données d'apprentissage, tandis que le discriminateur fait la distinction entre le contenu réel et le contenu généré. Grâce à un processus itératif, le générateur améliore sa production en trompant le discriminateur, ce qui permet de créer un contenu généré de plus en plus authentique et de haute qualité.
