Comment l'IA générative affecte la conception graphique en 2023

De nos jours, rien ne semble impossible pour la technologie, car des percées sont introduites de temps en temps. Ces avancées technologiques révolutionnaires sont connues pour faire leur chemin dans notre vie quotidienne, devenant des outils essentiels avant même que nous ne les connaissions. Il en va de même pour les grands modèles d'IA de langage et d'image, également connus sous le nom d'IA générative ou de modèles de base, qui prennent d'assaut le monde avec ce qu'ils peuvent faire. Ces modèles ont ouvert un nouveau monde de possibilités pour les organisations et les individus impliqués dans la création de contenu. L'IA générative et d'autres modèles de base révolutionnent le jeu de l'intelligence artificielle en améliorant la technologie d'assistance, en raccourcissant le temps de développement des applications et en offrant des capacités importantes aux utilisateurs non techniques.

Les modèles d'IA générative pour les entreprises ont le potentiel de transformer complètement le monde de la production de contenu, avec des implications importantes pour le marketing, les logiciels, la conception, le divertissement et les relations interpersonnelles. Ces modèles sont conçus et formés pour générer du texte et des graphiques tels que des articles de blog, du code de programme, de la poésie et des illustrations. Aujourd'hui, il est crucial pour les entreprises de comprendre comment ces technologies fonctionnent et en quoi elles peuvent apporter de la valeur à leur organisation. Les modèles d'IA générative pour les entreprises de divers secteurs peuvent considérablement améliorer le rendement en rendant la main-d'œuvre plus efficace, grâce à la simplicité et à la facilité qu'ils offrent.

Le travail d'interaction, comme le service à la clientèle, a eu jusqu'à récemment les interventions technologiques les moins matures. L'IA générative est prête à changer cela en effectuant un travail d'interaction d'une manière qui se rapproche de manière invisible du comportement humain. N'oubliez pas que ces outils ne sont pas conçus pour fonctionner sans apport ou intervention humaine. Au lieu de cela, ils sont plus efficaces lorsqu'ils sont combinés avec des humains, ce qui augmente leurs capacités et leur permet d'accomplir des tâches plus rapidement et plus efficacement.

L'IA générative fait également progresser la technologie dans un domaine auparavant considéré comme réservé aux humains : la créativité. Pour développer un matériel entièrement nouveau, la technologie utilise ses apports (les données qu'elle a consommées et une invite utilisateur) et ses expériences (échanges avec les utilisateurs qui l'aident à « apprendre » de nouvelles connaissances et ce qui est correct/incorrect). Alors que les discussions sur la question de savoir si cela équivaut véritablement à la créativité persisteront dans un avenir prévisible, la plupart conviendront probablement que ces outils ont le potentiel de libérer plus de créativité dans le monde en incitant les humains à avoir des idées initiales.

L'intelligence artificielle (IA) est une expression large qui englobe toute technologie capable d'un comportement intelligent. Cela peut impliquer un large éventail de technologies, allant de simples algorithmes pour le tri des données à des systèmes plus complexes pour simuler des processus cérébraux de type humain.

D'autre part, l'IA générative (Gen-AI) est une sorte d'IA qui se concentre sur la création de nouveaux contenus, tels que la littérature, les graphiques ou la musique. Ces systèmes utilisent des techniques d'apprentissage automatique pour générer du nouveau matériel similaire aux données de formation après avoir été formé sur des ensembles de données volumineux. Cela peut être bénéfique dans une multitude d'applications, y compris la création d'art, de musique et même de texte pour les chatbots.

L'IA générative utilise des réseaux antagonistes génératifs ( GAN ), une sorte d'apprentissage en profondeur pour générer du nouveau contenu. Un GAN est composé de deux réseaux de neurones : un générateur pour créer de nouvelles données et un discriminateur pour évaluer les données. Le générateur et le discriminateur collaborent, le générateur affinant ses sorties en fonction de la rétroaction du discriminateur jusqu'à ce qu'il génère un matériau indiscernable des données réelles. Essentiellement, l'intelligence artificielle (IA) est un mot complet qui intègre de nombreuses technologies distinctes, mais l'IA générative est un sous-ensemble de l'IA qui se concentre sur la création de nouveaux contenus.

L'innovation perturbatrice commence toujours au bas d'un marché avec des applications simples et progresse jusqu'à perturber une industrie. L'intelligence artificielle (IA) a fait des percées dans les industries de la production créative et visuelle ces dernières années. Nous devrions nous attendre à ce que l'impact de l'IA créative ou générative augmente dans les années à venir à mesure que la technologie progresse. Avec ces technologies innovantes qui révolutionnent la façon dont une variété de tâches sont effectuées, examinons les différents générateurs et ce que ces exemples d'IA générative incluent.

Le pouvoir des vidéos est indéniable car elles sont très efficaces pour transmettre n'importe quel message à un large public et sont devenues un élément essentiel du marketing numérique et de l'apprentissage en ligne, entre autres. Cependant, la création de vidéos peut être difficile, prendre du temps et entraîner des coûts incroyablement élevés. Et, même avec tout cela, les choses peuvent mal tourner et entraîner des retards. Mais cela a changé avec l'innovation des générateurs de vidéos IA qui aident à créer des vidéos professionnelles pour les chaînes YouTube, les documentaires, les présentations de vente, etc., de sorte qu'elles donnent l'impression que des experts y ont travaillé.

Les générateurs vidéo IA sont conçus et formés pour convertir du texte écrit en vidéos de haute qualité en peu de temps à une fraction du coût que vous paieriez pour l'ensemble du processus de création vidéo.

Le générateur vidéo AI Synthesia a un présentateur humain pour transmettre des messages au public dans jusqu'à 40 langues, créant une expérience intime. À l'aide d'un script, cela peut être utilisé pour le marketing numérique, les communications d'entreprise et la formation des employés. Synthesys est un autre outil d'IA robuste doté de nombreuses fonctionnalités. Cet outil crée non seulement des vidéos avec un présentateur IA uniquement à partir des lignes d'un texte, mais peut également créer et gérer des voix off.

Au fur et à mesure que la technologie avancée d'intelligence artificielle et de synthèse vocale s'est améliorée, de nombreux générateurs de voix informatiques sont devenus disponibles sur le marché. Ces progrès rapides ont également rendu inutile l'utilisation d'un nombre considérable d'échantillons de parole ou d'équipements hautement spécialisés. Dans le monde de l'IA d'aujourd'hui, vous pouvez reproduire n'importe quel style de voix auquel vous pouvez penser, et la procédure est relativement simple.

Synthesis est un générateur de voix AI populaire et puissant qui permet à quiconque de créer une voix off ou un film AI professionnel en quelques clics seulement. Cette plate-forme est à la pointe de la création d'algorithmes commerciaux de synthèse vocale et vidéo. Murf, encore un autre générateur, permet à quiconque de convertir du texte en parole, en voix off et en dictée. Il est très bénéfique pour les créateurs de produits, les podcasteurs, les instructeurs et les professionnels des affaires.

L'IA est utilisée depuis un certain temps pour créer de la musique et aider les compositeurs. Il faut alimenter le logiciel en quantités massives de matériel source englobant divers types de musique. Les données sont ensuite analysées par le logiciel pour découvrir des modèles tels que les accords, le tempo, la longueur et la relation entre les notes, et il peut écrire ses propres mélodies en apprenant de toutes les entrées.

Le générateur de musique AI Soundraw.io vous permet de modifier une chanson en utilisant les phrases créées par l'IA. La combinaison de l'IA dans un outil de génération de musique permet de générer facilement de la musique tout en la personnalisant pour des mélodies innovantes. Un autre outil, Amper AI, est le plus simple pour les compositeurs de musique IA car il ne nécessite pas de connaissances en codage, de déballage du langage de développement sur GitHub, de composition ou de théorie musicale.

L'IA générative peut générer des articles, des chats en temps réel, des articles de blog et des descriptions de produits, ainsi que résumer le contenu textuel. Ces applications de génération de texte sont utilisées dans les médias sociaux, la publicité, la recherche et la communication.

De grands modèles de langage et de texte en image ont proliféré dans des entreprises technologiques de premier plan telles que Google (BERT et LaMDA), Facebook (OPT-175B, BlenderBot) et OpenAI, une organisation caritative dans laquelle Microsoft est un investisseur majeur (GPT-3 pour texte).

Une fois formé, un modèle génératif peut être "affiné" pour un certain domaine de contenu avec beaucoup moins d'entrées. Cela a abouti à des modèles BERT spécialisés - pour le matériel biomédical (BioBERT), le contenu légal (Legal-BERT) et le texte français (CamemBERT) - ainsi que GPT-3 pour un large éventail d'applications spécifiques

Les machines conventionnelles doivent recevoir une série de commandes et les suivre étape par étape. En design, cela implique de déclarer quels éléments doivent être inclus dans un graphisme spécifique. Cependant, les concepteurs d'IA fonctionnent différemment. Ils ne se contentent pas de générer des graphiques basés sur une série de commandes ; au lieu de cela, ils produisent une conception basée sur son contexte, tout comme le ferait un humain.

Les concepteurs d'IA peuvent reconnaître diverses formes, couleurs, motifs et types de texte et enregistrer ces informations pour une utilisation ultérieure. Ils peuvent utiliser ces informations pour créer des images esthétiquement connectées, déterminer quelles couleurs de logo correspondent à la palette de couleurs générale d'un site Web ou choisir des polices qui correspondent à l'image de marque d'une entreprise. De cette façon, les concepteurs peuvent décider si un look donné est esthétiquement attrayant ou inspire l'atmosphère appropriée.

La technologie d'IA générative peut collecter d'énormes quantités de données de marché sur diverses entreprises et cibler les consommateurs. Il peut détecter les graphiques les plus attrayants pour cibler les consommateurs dans des secteurs spécifiques en combinant les données du marché avec les données de conception. La technologie de l'IA réduit l'effort requis pour les conceptions de sites Web et les campagnes publicitaires de test A/B en faisant des recommandations basées sur ces données. L'IA est également au cœur des technologies de conception adaptative, qui modifient l'apparence des sites Web ou des supports de marketing en ligne en fonction de la personne qui navigue.

Avant l'IA, l'art devait être créé sur une base individuelle. Les graphiques marketing et les logos de marque qui nécessitaient de petites modifications devaient être conçus à la main jusqu'à ce qu'ils soient impeccables. Et, si un client voulait des variations d'un graphique comparable, les concepteurs devaient créer chacun d'entre eux à la main.

La conception assistée par l'IA est évidente dans le domaine des logos avec un marché florissant d'outils de conception de logo en ligne alimentés par l'IA qui ont révolutionné l'industrie. L'IA aide également à la conception marcom, car les entreprises peuvent désormais publier de nombreuses conceptions distinctes mais liées dans le cadre d'une seule campagne marketing. Nutella, par exemple , a équipé un outil de conception d'IA d'un algorithme personnalisé pour générer plusieurs variantes d'un concept visuel spécifique, ce qui était nettement plus attrayant pour les utilisateurs qu'une seule nouvelle étiquette.

De nos jours, les concepteurs passent beaucoup de temps à exécuter des activités chronophages telles que le recadrage, la mise à l'échelle et la correction des couleurs. L'utilisation de l'IA pour automatiser ces processus accomplit la tâche en un seul clic, permettant aux concepteurs de se concentrer sur des domaines plus significatifs de leur travail et les aidant à être plus efficaces dans leur travail.

Tout au long du processus de conception, les outils de conception d'IA peuvent dialoguer avec des concepteurs humains, en répondant à leurs instructions et en fournissant des commentaires sur leur travail. Au fur et à mesure que les concepteurs génèrent de nouvelles idées, ils peuvent les dicter verbalement à un outil de conception d'IA, qui leur montrera également plusieurs autres possibilités basées sur le concept original de leurs croquis. Une fois la conception terminée, l'outil peut suggérer des modifications et des améliorations basées sur les données de l'industrie et du public cible pour que les concepteurs humains puissent surveiller et modifier au besoin.

Bien que ces technologies n'en soient qu'à leurs débuts, elles donnent un aperçu clair de la façon dont les concepteurs humains et les robots cohabiteront.

Ces quelques exemples d'applications commerciales montrent que nous ne faisons qu'effleurer la surface de ce que l'IA générative peut accomplir pour les entreprises et leurs employés. Sans aucun doute, le développement de telles compétences aurait des ramifications profondes et inattendues pour la propriété du contenu et la protection de la propriété intellectuelle, mais cela changerait également les connaissances et le travail créatif. Nous pouvons difficilement anticiper toutes les perspectives et ramifications que ces modèles d'IA pourraient engendrer s'ils continuent de croître à leur rythme actuel