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

USD -
AED 3.672498
AFN 65.504849
ALL 80.577087
AMD 365.860278
ANG 1.789783
AOA 917.000424
ARS 1491.75645
AUD 1.415397
AWG 1.80125
AZN 1.702571
BAM 1.696734
BBD 2.015728
BDT 122.843622
BGN 1.696366
BHD 0.377075
BIF 2998
BMD 1
BND 1.280933
BOB 11.734342
BRL 5.200393
BSD 1.000794
BTN 95.468406
BWP 13.472141
BYN 3.009929
BYR 19600
BZD 2.012779
CAD 1.392425
CDF 2273.00005
CHF 0.814065
CLF 0.023236
CLP 914.499139
CNY 6.743201
CNH 6.74428
COP 3125.59
CRC 449.393362
CUC 1
CUP 26.5
CVE 96.097355
CZK 20.9984
DJF 178.218681
DKK 6.480598
DOP 58.500592
DZD 132.925576
EGP 50.179799
ERN 15
ETB 161.890385
EUR 0.86692
FJD 2.212449
FKP 0.740201
GBP 0.74105
GEL 2.60983
GGP 0.740201
GHS 11.075014
GIP 0.740201
GMD 73.503608
GNF 8774.999769
GTQ 7.628599
GYD 209.38434
HKD 7.84725
HNL 26.830633
HRK 6.532499
HTG 130.904201
HUF 315.099503
IDR 17869
ILS 2.962965
IMP 0.740201
INR 95.40155
IQD 1311.025996
IRR 1374587.502337
ISK 123.279732
JEP 0.740201
JMD 158.336044
JOD 0.708973
JPY 159.484505
KES 129.380111
KGS 87.450258
KHR 4047.501402
KMF 426.999701
KPW 900.000294
KRW 1419.350245
KWD 0.30881
KYD 0.834053
KZT 465.738688
LAK 22565.000186
LBP 89549.999911
LKR 333.612392
LRD 181.649675
LSL 16.20377
LTL 2.95274
LVL 0.60489
LYD 6.359924
MAD 9.308499
MDL 17.373275
MGA 4310.91697
MKD 53.362649
MMK 2099.846019
MNT 3597.969266
MOP 8.08894
MRU 40.104973
MUR 47.149409
MVR 15.450173
MWK 1736.000212
MXN 17.03136
MYR 4.0864
MZN 63.910212
NAD 16.201257
NGN 1360.610236
NIO 36.82706
NOK 9.503797
NPR 152.752101
NZD 1.70711
OMR 0.384494
PAB 1.000794
PEN 3.377159
PGK 4.42879
PHP 61.353982
PKR 277.795321
PLN 3.73725
PYG 5973.01084
QAR 3.635016
RON 4.540599
RSD 101.711976
RUB 83.066008
RWF 1474.223003
SAR 3.743113
SBD 8.064941
SCR 13.765481
SDG 600.502424
SEK 9.557505
SGD 1.280275
SHP 0.740866
SLE 24.549828
SLL 20969.499227
SOS 571.973887
SRD 37.722501
STD 20697.981008
STN 21.254723
SVC 8.756946
SYP 13001.999906
SZL 16.149252
THB 33.180338
TJS 9.247366
TMT 3.51
TND 2.934571
TOP 2.40776
TRY 47.869903
TTD 6.786763
TWD 32.139098
TZS 2645.502973
UAH 44.737671
UGX 3715.737009
UYU 40.062929
UZS 11954.697077
VES 765.39797
VND 26075
VUV 118.594628
WST 2.730779
XAF 569.073676
XAG 0.015471
XAU 0.000229
XCD 2.70255
XCG 1.803702
XDR 0.707757
XOF 569.06874
XPF 103.462785
YER 237.149534
ZAR 16.183898
ZMK 9001.195179
ZMW 18.815201
ZWL 321.999592
  • AEX

    7.3400

    1119.59

    +0.66%

  • BEL20

    -14.3100

    5708.72

    -0.25%

  • PX1

    -24.2900

    8650.56

    -0.28%

  • ISEQ

    -67.9300

    14385.15

    -0.47%

  • OSEBX

    4.3300

    2066.32

    +0.21%

  • PSI20

    -19.4800

    9254.47

    -0.21%

  • ENTEC

    -5.8300

    1416.23

    -0.41%

  • BIOTK

    -49.4100

    4323.36

    -1.13%

  • N150

    10.4100

    4346.58

    +0.24%

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