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

USD -
AED 3.672504
AFN 67.695851
ALL 82.775385
AMD 377.841273
ANG 1.789783
AOA 917.000367
ARS 1317.235277
AUD 1.546073
AWG 1.80125
AZN 1.70397
BAM 1.668131
BBD 1.991983
BDT 120.269521
BGN 1.66862
BHD 0.375965
BIF 2950.147128
BMD 1
BND 1.275108
BOB 6.834407
BRL 5.422204
BSD 0.98904
BTN 86.494094
BWP 13.299501
BYN 3.331144
BYR 19600
BZD 1.984221
CAD 1.38335
CDF 2866.000362
CHF 0.808124
CLF 0.024472
CLP 960.023882
CNY 7.16775
CNH 7.17073
COP 3986.609237
CRC 498.869888
CUC 1
CUP 26.5
CVE 94.046654
CZK 20.923204
DJF 176.118385
DKK 6.36904
DOP 61.699859
DZD 129.134718
EGP 48.361977
ERN 15
ETB 140.270374
EUR 0.853104
FJD 2.261504
FKP 0.739259
GBP 0.745295
GEL 2.69504
GGP 0.739259
GHS 10.903663
GIP 0.739259
GMD 72.503851
GNF 8574.352851
GTQ 7.584119
GYD 206.831848
HKD 7.81505
HNL 25.873172
HRK 6.427704
HTG 129.412768
HUF 337.340388
IDR 16233.5
ILS 3.368604
IMP 0.739259
INR 87.33025
IQD 1295.407054
IRR 42050.000352
ISK 122.380386
JEP 0.739259
JMD 158.548339
JOD 0.70904
JPY 146.95904
KES 127.732526
KGS 87.427404
KHR 3966.05399
KMF 422.503794
KPW 899.882972
KRW 1384.203789
KWD 0.30539
KYD 0.824172
KZT 531.638876
LAK 21432.896925
LBP 88998.763273
LKR 298.486076
LRD 198.302699
LSL 17.449529
LTL 2.95274
LVL 0.60489
LYD 5.36654
MAD 8.951085
MDL 16.659986
MGA 4379.717685
MKD 52.488379
MMK 2098.955206
MNT 3597.499929
MOP 7.965883
MRU 39.442194
MUR 46.110378
MVR 15.410378
MWK 1714.955862
MXN 18.59755
MYR 4.227504
MZN 63.903729
NAD 17.449529
NGN 1535.370377
NIO 36.393876
NOK 10.05555
NPR 138.39055
NZD 1.719543
OMR 0.383402
PAB 0.98904
PEN 3.472643
PGK 4.180136
PHP 56.499504
PKR 280.587658
PLN 3.639046
PYG 7167.896286
QAR 3.605015
RON 4.310604
RSD 99.944561
RUB 79.832829
RWF 1431.617553
SAR 3.752303
SBD 8.217016
SCR 15.053947
SDG 600.503676
SEK 9.498104
SGD 1.281204
SHP 0.785843
SLE 23.303667
SLL 20969.49797
SOS 565.226662
SRD 38.108504
STD 20697.981008
STN 20.896413
SVC 8.653674
SYP 13000.67778
SZL 17.442108
THB 32.405038
TJS 9.445264
TMT 3.5
TND 2.904004
TOP 2.342104
TRY 41.175038
TTD 6.715851
TWD 30.382304
TZS 2467.653205
UAH 40.877308
UGX 3524.244104
UYU 39.583778
UZS 12277.709071
VES 137.956904
VND 26350
VUV 120.171224
WST 2.714637
XAF 559.475457
XAG 0.02571
XAU 0.000297
XCD 2.70255
XCG 1.782507
XDR 0.695808
XOF 559.475457
XPF 101.718623
YER 240.203589
ZAR 17.44912
ZMK 9001.203584
ZMW 22.870911
ZWL 321.999592
  • AEX

    5.3500

    912.92

    +0.59%

  • BEL20

    12.5700

    4848.12

    +0.26%

  • PX1

    31.7500

    7969.69

    +0.4%

  • ISEQ

    62.9400

    11718.87

    +0.54%

  • OSEBX

    7.1300

    1664.42

    +0.43%

  • PSI20

    -40.1000

    7980.23

    -0.5%

  • ENTEC

    -5.8300

    1416.23

    -0.41%

  • BIOTK

    -17.7300

    3206.19

    -0.55%

  • N150

    42.1700

    3807.03

    +1.12%

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