Une IA Ethique pour transformer votre business
La surprise vient plus du fait qu’un LLM générique comme chat GPT4 est plus efficace que du machine learning traditionnel et spécialisé sur ces sujets. On rappelle aussi que les LLM sont à l’aise avec les textes, beaucoup moins avec les chiffres. Ça peut donc aider les analystes, mais encore une fois pas les remplacer
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.
Si les profs ne peuvent pas détecter les textes écrits par l’IA, en entreprise, impossible idem. Il faudra faire confiance à l’émetteur d’avoir vérifier les potentielles hallucinations et fausse affirmations
Un des plus gros problème des LLMs : ils oublient le milieu. Ici le problème se pose au niveau du prompt. Une solution pas forcément applicable dans tous les cas
Les LLM commençent à ne plus se laisser contourner par les hacks classiques mais reste un problème : ils ne savent pas corriger une information fausse et donc confirment les biais
Ne jamais oublier que les LLM peuvent régresser (comme toute IA) et qu’il faut rester autonome en cas de sortie d’un meilleur modèle
Les IA se trompent mais surtout avec le mélange d’information correctes et incorrectes, les erreurs sont très difficile à détecter