1. Pourquoi on se pose la question aujourd’hui ?
Les IA génératives d’images et de textes ont révolutionné les métiers de l’art et de la communication de manière spectaculaire. La plus populaire d’entre elles est ChatGPT, IA générative de textes.
Si l’on se fie à Google Trends, la recherche du mot-clé ChatGPT a évolué de manière exponentielle ces trois derniers mois et a atteint son pic le 19 janvier dernier.
Cette IA est si populaire, que d’après un sondage des « Rendez-vous de l’innovation Odoxa » pour Mascaret et Stratégies, 19% des Français déclarent avoir essayé l’outil.
D’après le site internet GoldenBees, spécialisé dans la conduite et dans la transformation des entreprises, 40 à 70% des professions seront imprégnées par l’IA d’ici 2025.
Ainsi, toute création de contenus est bouleversée et la valeur d’un contenu (visuel, texte…) produit par un robot et l’intelligence artificielle dépend aujourd’hui, directement de la valeur du prompt (prompt = requête envoyée à l’IA).
Nos amis de chez Brainsonic le traduisaient ainsi dans leur dernière Masterclass en partenariat avec La Réclame : « Prompt is the new skill ».
2. Les domaines et les outils dans lesquels l’IA peut intervenir
Les domaines dans lesquels l’IA est capable de créer sont quasiment infinis. On ne parle pas simplement de texte ou d’image… On parle aussi de création artistique, de contenu marketing, ou encore de génération de données. Peu importe son domaine d’évolution, ses capacités sont toujours en constante évolution et sont limitées par les données et les algorithmes disponibles.
Voici une liste non-exhaustive de ce que l’IA peut créer :
- Texte
Les algorithmes de génération de texte, tels que GPT-3, peuvent produire du texte qui ressemble à celui écrit par des humains. Ces algorithmes sont utilisés pour la rédaction automatique d’articles, de descriptions de produits et de résumés.
- Images
Les IA peuvent générer aussi des images réalistes à partir de descriptions textuelles, comme dans le cas des algorithmes StyleGAN. Ils sont également utilisés pour la reconnaissance d’images ou encore la super-résolution d’images.
- Musique
Les algorithmes de génération de musique, tels que Magenta de Google, peuvent créer de nouvelles compositions en s’appuyant sur des exemples existants. Ils peuvent également être utilisés pour transcrire la musique et identifier les genres musicaux.
- Vidéo
Les outils tels que Dall-E de OpenAI, peuvent créer des images à partir de descriptions textuelles, et ces images peuvent être animées pour créer des vidéos.
- Jeux vidéo
L’IA peut créer des niveaux de jeux procéduraux (produits à grande échelle et de manière automatisée) ou des personnages non-jouables avec des comportements réalistes, seulement avec l’aide d’algorithmes.
Mais elle peut aussi prétendre à la création de Motion Design, de NFT, de code, de 3D, etc.
A ce stade, tout semble parfait ! Et si cela continue, nous allons tous finir par mettre la clé sous la porte et être remplacés par des IA, vu qu’elles peuvent tout faire.
3. Tout n’est pas si évident, il faut nuancer la chose.
Aujourd’hui, les IA ne pensent pas, et ne sont pas en création pure. Elles ingurgitent le savoir, les données et en restituent un condensé qui répond au prompt. Ainsi, ce ne sont que des synthétiseurs de données qui ont une capacité qui dépasse notre entendement, et cela révèle plusieurs enjeux.
- Attention au biais de l’illusion
Les IA génératives de texte ne sont pas de la sémantique, mais simplement de la syntaxe et elles ne font qu’ajouter le mot le plus probable après une série d’autres mots. L’ensemble peut paraître cohérent, mais ce n’est qu’une illusion de sens. Contrairement aux moteurs de recherche, les IA génératives de texte n’ont pas pour objet d’identifier des sources pertinentes en fonction d’une requête. Le système évalue simplement quel mot va mieux après quel autre mot et le restitue uniquement sous une forme correcte, mais il ne s’agit pas de sens, ni de fond.
- Les droits d’auteur et de propriété
L’autre grand domaine dominé par les IA génératives, est celui des images. Grâce à celles-ci, avec un simple prompt, il est possible d’obtenir des œuvres très bien faites, où l’illusion est flagrante. Comme évoqué précédemment, ce sont des IA qui se fondent sur une base de données pour reproduire une réalité. Ainsi se pose la question des droits d’auteur de la finalité de l’œuvre. Les auteurs des contenus d’origine n’ont probablement pas envie qu’ils soient aspirés et réappropriés par les IA.
- Une limite purement technique
L’une des autres limites est purement technique. Le langage du prompt va devenir un langage à part entière. Le fossé va donc s’accroître entre les agences de communication qui maîtrisent et celles qui ne maîtrisent pas le langage IA.
4. Globalement, qu’est-ce qu’on en retire ?
Voici comment une IA définit elle-même ce qu’est une IA générative :
Voilà ce que nous a sorti l’IA et cela illustre bien les propos précédemment énoncés.
C’est une bien grande phrase, avec beaucoup de mots qui viennent compléter les autres. Alors sur la forme, c’est super, on a des phrases très bien construites, mais sur le fond, cela nous donne des informations assez floues sur ce qu’est concrètement et facilement, une IA générative.
- L’Intelligence Humaine a toujours une place importante à jouer
Les IA ne remplaceront pas les connexions neuronales qui font qu’une idée devient une idée. Une IA ne peut produire des angles originaux que sous la pression d’un prompt très bien paramétré, très complet et du coup à grand renfort d’Intelligence Humaine.
- Modification de l’échelle de temps d’un projet
Ce sont des IA qui modélisent des idées, mais ce ne sont pas les IA qui ont les idées. Là où cela va changer certaines choses, c’est sur les échelles de temps que l’on impose à des idées créatives. La modélisation d’une idée créative prendra moins de temps.
Par exemple, là où avant on pouvait passer 50% du temps à trouver une idée et 50% du temps à la modéliser, avec l’IA on peut passer 80% du temps à chercher l’idée, et à en développer d’autres, car le temps à la modéliser ne sera que de 20%.
En exemple plus concret, on peut citer la campagne Bescherelle, réalisée par l’agence Brainsonic, qui souligne l’importance des mots. La campagne a été réalisée en seulement 2 jours de l’idée créative à sa réalisation.
5. Les solutions IA que l’on peut utiliser en agence de publicité, concrètement
- Pour générer des images
Combiner MidJourney et Stable Diffusion pour créer des storyboards complets, réalistes et gagner du temps sur de la création de contenus. C’est aussi un excellent moyen pour tester sa créativité et creuser des hypothèses créatives.
L’utilisation est plutôt simple et intuitive. Il suffit de rentrer des mots-clés et d’itérer en nauançant le prompt si le résultat ne nous plaît pas.
- Pour des textes
Jasper est un générateur de texte d’IA très avancé, construit principalement sur GPT-3 par OpenAI. Bien qu’il nécessite une grande quantité de données d’entraînement pour produire des résultats de haute qualité, ses résultats sont souvent très difficiles à distinguer de ceux d’un rédacteur humain. De plus, Jasper est extrêmement flexible et peut être utilisé pour créer différents types de contenus tels que des articles, des descriptions de produits, du contenu pour un site internet… Jasper dispose d’une intégration native avec Surfer SEO, ce qui vous permet d’intégrer tous les mots-clés et actifs suggérés pour aider les blogs à se classer dans les résultats de recherche.
De manière générale, il faut tester les outils et s’y intéresser pour s’assurer de leur efficacité et de leur pertinence, mais ils permettent avant tout de gagner en productivité et en temps.
