L'IA conversationnelle simule les conversations humaines grâce au traitement automatique du langage naturel (NLP) et à d'autres techniques connexes, notamment les transformeurs. Elle peut interpréter les entrées utilisateur et générer des réponses appropriées d’après sa compréhension de l'intention de l'utilisateur. Les réponses peuvent être textuelles, vocales, ou autres, en fonction de l'application (assistants virtuels, chatbots, assistants vocaux, etc.). C'est probablement ce que la plupart des gens connaissent de l'IA conversationnelle, grâce à la popularité rapide du ChatGPT d'OpenAI. Entraîner les systèmes d'IA conversationnelle sur de grandes quantités de données améliore leur capacité à comprendre et à répondre aux entrées utilisateur. Ils peuvent également utiliser le contexte pour générer des réponses plus personnalisées, adaptées aux besoins spécifiques et aux préférences de l'utilisateur. L'IA conversationnelle est un domaine qui évolue rapidement : les chercheurs et les développeurs cherchent constamment de nouvelles façons d'améliorer les capacités de la technologie et d'étendre ses applications. L'IA conversationnelle peut changer radicalement la façon dont les entreprises interagissent avec leurs données, leurs systèmes et leurs flux de travail. Elle permet ainsi de créer des expériences plus personnalisées et plus intuitives, avec des connaissances approfondies et plus de valeur. Grâce aux nouvelles avancées dans les domaines du NLP, du machine learning (ML) et d'autres domaines connexes, on peut s'attendre à ce que l'IA conversationnelle prenne encore plus de place au sein des entreprises dans les années à venir. L'IA générative, quant à elle, utilise des algorithmes pour générer de nouveaux contenus (images, textes, musique, etc.). Contrairement aux algorithmes ML traditionnels, qui sont conçus pour classer ou prédire des données existantes, les modèles d'IA générative sont entraînés à générer de nouvelles données qui ressemblent à un jeu de données spécifique. L'IA générative utilise des algorithmes spéciaux pour apprendre à partir d'exemples existants, puis génère un nouveau contenu qui ressemble à ce qu'il a appris. L'IA générative peut par exemple servir à créer de nouvelles œuvres d'art inspirées d'œuvres existantes. Elle peut également générer des images réalistes de choses qui n'existent pas, ou écrire des histoires ou des articles qui semblent avoir été rédigés par une personne.