Google’s AI summaries cause headaches and spawn memes

Un enseignement du cas Google, qui introduit l’IA dans son moteur de recherche : une IA générative (Gen AI) peut se tromper. Même s’il est facile de s’amuser des erreurs présentées, cela doit surtout nous faire réfléchir sur le fait que ces erreurs proviennent souvent de la qualité des données d’entraînement et de l’incapacité de l’IA à comprendre réellement le contenu qu’elle ingère. La Gen AI fonctionne, et fonctionnera encore probablement un temps, dans des domaines où l’erreur est permise, voire un avantage, comme dans la créativité. Mais elle n’est pas (encore) adaptée là où les résultats doivent être 100 % exacts et exhaustifs.

Mapping the Mind of a Large Language Model

Il est toujours utile de rappeler que les créateurs de LLM ne comprennent pas entièrement ce qui se passe à l’intérieur de la ‘boîte noire’. Ainsi, Anthropic a étudié comment son modèle associe les concepts. Il est également important de rappeler qu’OpenAI a découvert que plus un modèle est alimenté en données, plus il semble devenir intelligent. Cette compréhension est indispensable pour savoir comment exploiter les modèles dans nos activités…

IA générative c. IA prédictive : le match

Petit rappel pour ne pas confondre les deux concepts : L’IA générative est utilisée pour générer du contenu nouveau : textes, images, vidéos, lignes de code, musique, etc. Quant à l’IA prédictive, elle est utilisée pour prédire les événements futurs.