The China Mail - Apprendre à désapprendre, un défi pour l'IA

USD -
AED 3.673042
AFN 63.000368
ALL 83.130403
AMD 368.120403
ANG 1.790403
AOA 917.000367
ARS 1478.086972
AUD 1.450116
AWG 1.80125
AZN 1.70397
BAM 1.715275
BBD 2.014515
BDT 123.02835
BGN 1.69088
BHD 0.377041
BIF 2975
BMD 1
BND 1.294218
BOB 6.912067
BRL 5.177041
BSD 1.000241
BTN 93.880701
BWP 13.593527
BYN 2.900919
BYR 19600
BZD 2.011585
CAD 1.41925
CDF 2267.50392
CHF 0.80956
CLF 0.023471
CLP 923.750396
CNY 6.79815
CNH 6.804685
COP 3452.87
CRC 454.120897
CUC 1
CUP 26.5
CVE 97.250394
CZK 21.30904
DJF 177.720393
DKK 6.565804
DOP 59.403884
DZD 133.36804
EGP 49.530036
ERN 15
ETB 158.650392
EUR 0.877704
FJD 2.26175
FKP 0.756718
GBP 0.757518
GEL 2.64504
GGP 0.756718
GHS 11.25039
GIP 0.756718
GMD 73.000355
GNF 8780.000355
GTQ 7.63095
GYD 209.335368
HKD 7.84285
HNL 26.720388
HRK 6.617804
HTG 130.728584
HUF 310.850388
IDR 17860.6
ILS 3.00205
IMP 0.756718
INR 94.32504
IQD 1310
IRR 1375250.000352
ISK 126.490386
JEP 0.756718
JMD 157.530312
JOD 0.70904
JPY 161.73704
KES 129.303801
KGS 87.450384
KHR 4012.503796
KMF 434.00035
KPW 900.00035
KRW 1535.560383
KWD 0.30961
KYD 0.833556
KZT 485.307724
LAK 22065.000349
LBP 89550.000349
LKR 336.229088
LRD 182.250382
LSL 16.590381
LTL 2.95274
LVL 0.60489
LYD 6.405039
MAD 9.415504
MDL 17.734997
MGA 4225.000347
MKD 54.1394
MMK 2099.450161
MNT 3580.242389
MOP 8.08004
MRU 40.070379
MUR 47.730378
MVR 15.450378
MWK 1737.000345
MXN 17.504104
MYR 4.088039
MZN 63.903729
NAD 16.590377
NGN 1376.130377
NIO 36.610377
NOK 9.933039
NPR 150.211581
NZD 1.771166
OMR 0.384997
PAB 1.000285
PEN 3.422039
PGK 4.38325
PHP 61.312038
PKR 278.050374
PLN 3.76695
PYG 6104.908659
QAR 3.645038
RON 4.603104
RSD 103.110373
RUB 78.910966
RWF 1466
SAR 3.755038
SBD 8.051953
SCR 12.970272
SDG 600.000339
SEK 9.73761
SGD 1.294304
SHP 0.746601
SLE 24.803667
SLL 20969.503664
SOS 571.503662
SRD 37.483038
STD 20697.981008
STN 22
SVC 8.751743
SYP 110.532098
SZL 16.590369
THB 33.306504
TJS 9.257398
TMT 3.5
TND 2.937504
TOP 2.40776
TRY 46.553304
TTD 6.797662
TWD 31.859804
TZS 2629.998038
UAH 44.895745
UGX 3671.108656
UYU 40.151731
UZS 12015.000334
VES 620.752985
VND 26300
VUV 119.950905
WST 2.785497
XAF 575.287334
XAG 0.017058
XAU 0.000246
XCD 2.70255
XCG 1.802627
XDR 0.716453
XOF 573.000332
XPF 105.503591
YER 238.625037
ZAR 16.982865
ZMK 9001.203584
ZMW 18.017813
ZWL 321.999592
  • AEX

    -6.9400

    1060.73

    -0.65%

  • BEL20

    7.4500

    5739.78

    +0.13%

  • PX1

    -46.3700

    8384.87

    -0.55%

  • ISEQ

    -103.9100

    13938.48

    -0.74%

  • OSEBX

    -15.5200

    1900.57

    -0.81%

  • PSI20

    -21.0600

    9136.18

    -0.23%

  • ENTEC

    -5.8300

    1416.23

    -0.41%

  • BIOTK

    42.8700

    4287.2

    +1.01%

  • N150

    -28.4100

    4149.42

    -0.68%

Apprendre à désapprendre, un défi pour l'IA
Apprendre à désapprendre, un défi pour l'IA / Photo: © OVHcloud/AFP/Archives

Apprendre à désapprendre, un défi pour l'IA

Quand Brian Hood a découvert que ChatGPT lui attribuait un passé criminel, ce politicien australien s'est retrouvé face à un casse-tête que des ingénieurs tentent désormais de résoudre: comment apprendre à l'intelligence artificielle (IA) à effacer des erreurs ?

Taille du texte:

Ni la solution légale — en avril, Brian Hood a menacé de porter plainte pour diffamation contre la société OpenAI, à l'origine de ChatGPT — ni le reparamétrage complet des IA ne semble une solution satisfaisante: entraîner à nouveau le modèle s'avérerait particulièrement long et coûteux.

Or, les spécialistes considèrent que le problème du désapprentissage de l'IA sera crucial dans les prochaines années, au regard notamment de la règlementation européenne sur la protection des données (RGPD).

"La capacité à effacer des données au sein de bases d'apprentissage est un sujet majeur", confirme Lisa Given, professeur en sciences de l'information à l'université RMIT de Melbourne. Mais au regard du manque actuel de connaissances sur le fonctionnement des IA, le chemin est encore long, selon elle.

Devant la somme colossale de données sur lesquelles les IA sont entraînées, les ingénieurs cherchent plutôt une solution ciblée afin d'écarter des informations fausses de leur champ de connaissance et d'en arrêter la propagation.

Le sujet a pris de l'ampleur depuis trois à quatre ans, a confirmé à l'AFP le chercheur Meghdad Kurmanji, de l'université britannique de Warwick, expert du domaine.

Google DeepMind, spécialisée dans l'IA, s'est emparée du problème: des experts de la firme américaine ont publié le mois dernier, avec M. Kurmanji, un algorithme destiné à effacer des données au sein d'importants modèles de langage, comme ceux de ChatGPT ou de Bard, le modèle de Google.

- Correction de certains biais -

Et, entre juillet et septembre, plus de 1.000 participants se sont attelés à peaufiner des méthodes de "désapprentissage" des IA dans le cadre d'un concours lancé par l'entreprise américaine.

La méthode employée, commune aux autres recherches en la matière, consiste à introduire un algorithme ordonnant à l'IA de ne pas tenir compte de certaines informations apprises et n'implique pas de modifier la base de données.

Meghdad Kurmanji assure que ce procédé peut être "un outil très intéressant" pour permettre, par exemple, à des outils de recherche de répondre à des demandes de suppression, en conformité avec la protection des données personnelles.

L'algorithme mis au point s'est également montré performant dans la suppression de contenus protégés par des droits d'auteur ou dans la correction de certains biais, assure-t-il.

D'autres, comme le responsable de l'IA au sein de Meta (Facebook, Instagram) Yann LeCun, se montrent plus réticents.

"Je ne dis pas que c'est inutile, sans intérêt ou mauvais, mais je pense qu'il y a d'autres priorités", affirme-t-il à propos de cet algorithme auprès de l'AFP.

Pour Michael Rovatsos, professeur en intelligence artificielle à l'université d'Édimbourg, "la solution technique n'est pas la panacée".

Le "désapprentissage" ne permettrait pas, selon lui, de poser des questions plus larges, comme celle de savoir comment les données sont rassemblées, qui en tire profit ou encore à qui doit incomber la responsabilité des dommages engendrés par l'IA.

Si Brian Hood a vu son problème réglé, sans explication, une fois que son affaire a été suffisamment médiatisée pour corriger automatiquement les données traitées par ChatGPT (qui n'a pas répondu aux sollicitations de l'AFP), il considère que l'heure est encore aux méthodes artisanales.

"Il faut que les utilisateurs vérifient tout, dans les cas où les chatbots écrivent des âneries", affirme l'Australien.

P.Deng--ThChM