L’IA générative (ou intelligence artificielle générative) désigne les systèmes d’IA capables de créer un contenu nouveau (texte, image, vidéo, son, code) à partir d’une simple demande en langage courant, appelée « prompt ». Là où une IA classique trie, reconnaît ou prédit (filtrer des spams, détecter un visage), l’IA générative produit : elle rédige un courriel, dessine une illustration, compose une musique ou écrit un programme.
Comment fonctionne une IA générative ? Elle repose sur un modèle entraîné sur d’immenses quantités de données (textes, images, sons). Pendant cet entraînement, le modèle n’apprend pas des faits par cœur : il apprend des régularités statistiques. Un modèle de texte, comme les grands modèles de langage (LLMUn LLM (grand modèle de langage) est une IA entraînée sur d'immenses volumes de textes pour prédire le mot suivant, et ainsi comprendre et rédiger du langage. Lire la fiche), découpe les phrases en petits morceaux (les « tokens ») et apprend à prédire le morceau suivant le plus probable ; en répétant cette prédiction, il compose une réponse entière. Les générateurs d’images et de vidéos utilisent le plus souvent des modèles de diffusion : ils partent d’un bruit aléatoire qu’ils « débruitent » pas à pas jusqu’à obtenir une image correspondant à la description.
La plupart de ces modèles s’appuient sur l’architecture Transformer, décrite par des chercheurs de Google en 2017. Le grand public l’a découverte avec ChatGPT, lancé par OpenAI fin 2022 ; elle est depuis intégrée aux moteurs de recherche, aux smartphones et aux logiciels de bureautique.
Point essentiel : une IA générative produit ce qui est plausible, pas forcément ce qui est vrai. Elle peut donc inventer des faits avec aplomb (les « hallucinations »), reproduire les biais de ses données ou servir à fabriquer de faux contenus. En Europe, son usage est encadré par l’AI Act, dont les obligations de transparence s’appliquent depuis août 2026.
