Comprendre l’IA hallucination et son impact sur les modèles d’IA génératifs
On a beaucoup discuté de l’ “IA hallucination”, un phénomène où un modèle d’IA génératif fournit une réponse incorrecte qu’il présente comme vraie. Selon une étude récente, le premier modèle de ChatGPT produisait des réponses erronées 20% du temps. Face à ce défi, les fournisseurs de modèles de langage de machine learning (LLM) déploient diverses stratégies pour minimiser ces erreurs. Ils optimisent leurs modèles et appliquent des règles spécifiques pour éliminer certains problèmes courants, tels que des réponses obsolètes ou des biais sexistes. Les entreprises utilisatrices peuvent également adapter les paramètres du modèle pour le confiner à un lexique spécifique ou à un domaine d’expertise précis.
Sommaire
La formation des IA : un processus rigoureux et continu
La formation des intelligences artificielles (IA) est un processus complexe et exigeant. Comme l’explique Stéphane Roder, CEO d’AI Builders, tout commence par un réentrainement sur des ensembles de données spécialisés et l’application de règles spécifiques, notamment dans le domaine de la vente. Ensuite, les modèles sont alignés à l’aide de 1000 à 2000 prompts. Selon Roder, l’IA doit être guidée à travers un apprentissage supervisé, à l’instar de la façon dont on éduque un enfant. Enfin, des tests rigoureux sont nécessaires pour minimiser les risques d’erreurs. Pour faciliter ces tests, Arnaud Muller, cofondateur de Cleyrop, recommande l’utilisation des “AI Regulatory Sandboxes” de l’AI Act européen. Il préconise également de rendre publics les résultats des tests pour garantir une transparence de qualité.
Vers une approche plus ouverte de l’IA
Une nouvelle approche de l’IA se dessine, favorisant un modèle de langage de machine learning (LLM) plus ouvert et adaptable. Ce modèle pourrait s’appuyer sur des jeux de données d’entraînement et de validation contrôlés et intégrer les retours d’informations de la communauté scientifique et des utilisateurs. L’objectif serait d’obtenir des avis représentatifs des cas d’usage pour combattre efficacement l’IA hallucination. Une solution envisagée consisterait à combiner la recherche sémantique avec le modèle génératif, une approche déjà adoptée par OpenAI dans la dernière version de ChatGPT. Si le modèle de base ne trouve pas de solution, l’assistant effectue désormais une recherche sur Internet et extrait le passage pertinent. Parallèlement, le LLM pourrait également rechercher des informations dans l’index d’un système d’information interne d’entreprise.
Les agents autonomes dédiés à la programmation inférentielle pourraient améliorer considérablement l’efficacité et la précision de l’IA dans une multitude de domaines. Que ce soit dans le domaine médical, technologique, éducatif ou même dans les industries créatives, ces avancées pourraient avoir un impact monumental. Pour conclure, tandis que nous contemplons ce que l’avenir pourrait nous réserver en termes d’innovations technologiques, il est clair que l’intelligence artificielle et la programmation inférentielle joueront un rôle de premier plan dans le façonnement de notre futur. La perspective d’agents autonomes capables de demander de l’aide à un LLM pour accomplir certaines tâches est non seulement passionnante, mais elle pourrait aussi marquer le début d’une nouvelle ère pour l’IA.
L’avenir de l’IA : les agents autonomes et la programmation inférentielle
À mesure que nous avançons dans le temps et que la technologie continue de progresser, il est plausible que nous assistions à l’émergence et au développement de nouveaux types d’agents autonomes. Ces agents, qui seraient spécialement conçus et dédiés à la programmation inférentielle, pourraient potentiellement révolutionner la façon dont nous interagissons avec l’intelligence artificielle. Pour comprendre comment cela fonctionnerait, imaginez un scénario dans lequel ces agents autonomes demanderaient conseil à un Langage Model Large (LLM). Leur requête pourrait être comment accomplir une certaine tâche, quelle qu’elle soit. Cela pourrait aller d’une mission complexe nécessitant de nombreuses étapes et une réflexion approfondie, à une tâche plus simple et plus immédiate. En réponse à ces demandes, le LLM fournirait un découpage détaillé du raisonnement nécessaire pour atteindre le résultat souhaité.
Il expliquerait clairement et de manière précise comment naviguer à travers chaque étape du processus, fournissant ainsi un guide complet pour accomplir la tâche en question. Cela signifie que ces agents autonomes seraient capables de comprendre une variété de processus et de méthodes, et de les appliquer efficacement à une gamme de situations différentes. Stéphane Roder, un expert renommé dans le domaine de l’IA et un membre clé de l’équipe chez AI Builder, qualifie cette approche de véritable révolution. En effet, cette nouvelle méthode de programmation inférentielle pourrait bien représenter l’avenir de l’IA. Elle permettrait une interaction plus sophistiquée et plus intuitive avec l’intelligence artificielle, ce qui pourrait potentiellement transformer de nombreux aspects de notre vie quotidienne et professionnelle. En effet, l’implication de cette révolution serait de taille.
Conclusion
L’hallucination de l’IA, bien que fascinante, soulève des préoccupations quant à la fiabilité et à la transparence des systèmes basés sur l’intelligence artificielle. À mesure que nous intégrons davantage l’IA dans notre quotidien, il est impératif de démystifier ces phénomènes pour garantir des décisions éclairées et justes. En travaillant vers une IA plus fiable et ouverte, nous ne nous contentons pas de renforcer la confiance dans ces systèmes, mais nous jetons également les bases d’une collaboration harmonieuse entre l’homme et la machine. L’avenir de l’IA doit être guidé par une compréhension claire, une conception éthique et une volonté constante d’amélioration. Seulement alors pourrons-nous pleinement réaliser son potentiel tout en minimisant les risques associés.
