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Avec la révolution de l'IA, il est difficile de croire que nous assistons à quelque chose de véritablement révolutionnaire. Et ce n'est pas une question de politique, c'est une question de mathématiques. Le problème réside dans les hallucinations de l'IA.
Imaginez un monde où une calculatrice indique parfois 2+2=5. Ou où un logiciel de comptabilité invente des transactions qui n'ont jamais eu lieu. Cela paraît absurde, n'est-ce pas ? Pourtant, c'est dans ce genre de monde que nous entrons avec la révolution de l'IA.
Dès les débuts de l'ère numérique, une chose était sûre : les ordinateurs pouvaient planter, les imprimantes mal fonctionner et les utilisateurs devenir fous à cause d'écrans bleus mortels. Mais malgré tout, on leur faisait confiance pour une chose : effectuer des calculs sans faille. Cette confiance, bâtie au fil des décennies, est aujourd'hui progressivement érodée par ce que les experts appellent des hallucinations de l'IA.
L'histoire de l'informatique ne commence pas avec les réseaux sociaux ou les jeux vidéo, mais avec la nécessité d'effectuer des calculs complexes. Le premier ordinateur électronique polyvalent, l'ENIAC, occupait une pièce de 7 mètres sur 13 et abritait près de 18,000 5,000 tubes à vide et des milliers de relais. Cette machine imposante fut développée pour calculer les tables de tir d'artillerie et contribuer aux travaux sur la bombe à hydrogène. Elle pouvait effectuer 350 40 additions, XNUMX multiplications ou XNUMX divisions par seconde, soit une vitesse inimaginable à l'époque.
Plus de 75 ans se sont écoulés depuis, et les ordinateurs ont connu une transformation radicale. De gigantesques appareils de la taille d'une pièce, ils sont devenus des appareils suffisamment compacts pour tenir dans nos poches. Pourtant, malgré toutes les révolutions technologiques, leur fonction première est restée la même : les ordinateurs sont avant tout des machines conçues pour calculer.
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Excel – des mathématiques fiables
Un bon exemple de cette continuité est Microsoft Excel, un programme qui, à la base, reste une calculatrice visuelle avancée. Au fil des décennies, Excel est devenu un pilier de l'économie mondiale, utilisé par tous, des petites entreprises aux multinationales, de la gestion budgétaire des ménages aux modèles financiers complexes de Wall Street. Malgré ses critiques et ses limites, une chose est restée constante : la fiabilité de ses calculs.
Bien sûr, des erreurs peuvent également survenir dans Excel. Un exemple courant est le message #VALEUR !, qui apparaît lorsque l'on tente d'effectuer des opérations mathématiques sur du texte plutôt que sur des nombres. Mais – et c'est là toute la différence – ces erreurs ont toujours des causes claires et identifiables et des solutions simples. Plus important encore, Excel n'invente jamais de résultats. La formule =SOMME(A1:A10) renvoie toujours le même résultat pour la même entrée, que vous l'exécutiez pour la première fois ou pour la millième fois.
Ce caractère déterministe des logiciels traditionnels a renforcé notre confiance dans les ordinateurs pendant des décennies. Nous avons pu nous plaindre des interfaces utilisateur, des performances ou de la compatibilité, mais nous n'avons jamais remis en question l'exactitude mathématique des résultats.
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Hallucinations de l'IA – quand les mathématiques se mettent à fantasmer
Ceci nous amène au cœur de la révolution actuelle de l'intelligence artificielle. Les modèles d'IA modernes, en particulier les grands modèles de langage (LLM), diffèrent fondamentalement des logiciels traditionnels. Au lieu d'exécuter des opérations spécifiques et déterministes, ils sont conçus pour reconnaître des modèles dans des ensembles de données volumineux et générer des réponses plausibles basées sur ces modèles.
Ce changement fondamental d'architecture conduit à ce que les experts appellent des hallucinations de l'IA : des cas où les modèles d'IA génèrent des informations apparemment réelles, mais totalement erronées ou déconnectées de la réalité. Il est important de noter que ces hallucinations ne sont pas des erreurs aléatoires ; elles résultent de la nature même de ces systèmes : l'interaction complexe entre les données d'entraînement, la construction du modèle et la façon dont celui-ci interprète les requêtes.
L'aspect le plus inquiétant est que les hallucinations de l'IA apparaissent souvent avec le même niveau de confiance que les informations factuelles. Un modèle peut affirmer avec certitude que Kiev est la capitale de l'Ukraine (ce qui est vrai) et qu'elle a accueilli les Jeux olympiques d'été de 1995 (ce qui est entièrement inventé). Pour l'utilisateur, surtout s'il n'est pas expert, il peut être extrêmement difficile de distinguer les faits des hallucinations.
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L'ampleur du problème des hallucinations
Bien qu'il soit difficile d'établir des statistiques précises sur la fréquence des hallucinations de l'IA, les experts s'accordent à dire qu'il s'agit d'un problème répandu qui touche tous les grands modèles linguistiques. Les systèmes les plus sujets aux hallucinations sont ceux qui manquent de mécanismes efficaces de vérification des informations, s'appuient sur des données obsolètes et ne parviennent pas à interpréter correctement le contexte des requêtes.
Les causes des hallucinations sont complexes et multidimensionnelles. Parmi les principaux facteurs, les experts citent :
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Imperfections dans les données de formation : si les données utilisées pour former le modèle contiennent des erreurs, des inexactitudes ou des informations contradictoires, le modèle peut reproduire ces problèmes ou générer un nouveau contenu erroné.
- Surajustement du modèle : cela se produit lorsque l'algorithme s'adapte trop étroitement à l'ensemble de données d'entraînement, perdant sa capacité à généraliser et à identifier correctement de nouveaux modèles.
- Hypothèses erronées dans la conception du modèle : si les développeurs d’IA basent leur conception sur des hypothèses erronées, le modèle peut générer systématiquement des hallucinations.
Des exemples spécifiques de systèmes d’IA, particulièrement sujets aux hallucinations, incluent des solutions chinoises telles que Qwen et DeepSeekMalgré leurs avancées technologiques, ces modèles restent confrontés à ce problème. Ils génèrent souvent des informations apparemment plausibles, mais qui sont en réalité fausses ou non conformes à la réalité, notamment dans des contextes où les données peuvent être incomplètes ou contradictoires.
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Le problème de la confiance : 98 % ne suffisent toujours pas
Et nous en arrivons ici à la question fondamentale de la confiance. Dans les logiciels traditionnels, les erreurs étaient l'exception, et non la règle. Dans le cas de l'intelligence artificielle, les hallucinations font partie intégrante du fonctionnement du système. Même si un modèle génère des informations exactes dans 98 % des cas, les 2 % restants constituent un problème grave.
Imaginez utiliser une calculatrice qui donne le bon résultat dans 98 % des cas, mais qui donne la mauvaise réponse dans 2 % des cas. Ferions-nous confiance à un tel appareil pour des tâches comme le calcul des impôts, le développement de médicaments ou la conception d'un pont ? La réponse est claire.
La question des hallucinations de l'IA est particulièrement cruciale dans les domaines exigeant une précision et une exactitude factuelles absolues, comme la médecine, le droit, la finance et l'ingénierie. Dans ces domaines, la moindre erreur peut avoir des conséquences désastreuses.
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Excel contre intelligence artificielle : calcul contre fabulation
Dans Excel, lorsqu'une erreur telle que #VALEUR! apparaît, le programme indique clairement qu'un problème s'est produit. Il ne tente pas de deviner le résultat ni de masquer le problème. De plus, des recommandations spécifiques sont fournies pour résoudre ces erreurs, par exemple en s'assurant que toutes les valeurs d'une formule mathématique sont des nombres et non du texte.
En revanche, dans le cas des systèmes d'IA, lorsque le modèle ne connaît pas la réponse, il génère souvent une réponse convaincante mais fausse plutôt que de reconnaître son ignorance. Le pire, c'est que l'utilisateur peut ne même pas se rendre compte que l'information fournie est une hallucination.
D’après SalesforceDans le rapport de l'Institute for Data and Analytics (IFD) sur l'état des données et de l'analytique, 9 analystes et responsables informatiques sur 10 (près de 87 %) s'accordent à dire que les progrès de l'intelligence artificielle ont donné une priorité accrue à la gestion des données. Cependant, ce même rapport souligne l'incertitude des répondants quant à l'exactitude des données et leurs inquiétudes quant à leur sécurité dans le contexte de l'IA.
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Les partisans de l'intelligence artificielle affirment que le problème des hallucinations peut être résolu par la vérification des informations. En effet, la vérification des faits et la validation des résultats des systèmes d'IA deviennent des pratiques essentielles dans toute organisation utilisant ces technologies. Le problème, cependant, est que la nécessité de vérification réduit considérablement la valeur de ces systèmes.
Imaginez la situation suivante : nous demandons à un assistant IA de rédiger un rapport sur le marché des véhicules électriques. Le système génère un document de 20 pages rempli de statistiques, de tendances et de prévisions. Ce document est professionnel et contient des arguments convaincants. Le problème est que nous ignorons quelles informations sont exactes et lesquelles sont le fruit d'hallucinations de l'IA. Pour le savoir, il nous faudrait vérifier chaque statistique, chaque affirmation, chaque fait. Autrement dit, nous effectuons le travail que l'IA était censée effectuer pour nous.
C'est le paradoxe fondamental de la révolution actuelle de l'IA : les systèmes censés nous faire gagner du temps nécessitent souvent un travail supplémentaire pour vérifier leurs résultats. Avec un logiciel traditionnel comme Excel, nous pouvons simplement nous fier aux résultats des calculs et nous concentrer sur l'interprétation des données.
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Le monde mathématiquement imparfait de l'IA
Le manque de confiance dans les systèmes d'IA n'est pas une question de technophobie ou de résistance au changement. Il s'agit d'une réponse rationnelle à une évolution fondamentale de la relation entre humains et ordinateurs. Pendant des décennies, nous avons bâti des relations fondées sur la fiabilité déterministe des machines informatiques. Nous entrons aujourd'hui dans l'ère des modèles probabilistes qui, par nature, ne peuvent garantir le même niveau de fiabilité.
La manière la plus précise de décrire ce phénomène est peut-être de faire une analogie avec la communication humaine. Un logiciel traditionnel est comparable à une encyclopédie : il peut être incomplet ou contenir des informations obsolètes, mais son contenu peut être considéré comme prouvé. L'IA, quant à elle, ressemble à une conversation avec une personne possédant des connaissances impressionnantes mais imparfaites : elle commet parfois des erreurs, est parfois confuse et déforme parfois les faits.
Cette analogie, dans le contexte informatique, témoigne d'une régression fondamentale en termes de fiabilité. Nous avons toujours attendu plus de précision des machines que des humains. Aujourd'hui, paradoxalement, nous devons vérifier les résultats générés par l'IA avec la même prudence que nous appliquerions aux informations provenant d'un inconnu.
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À la recherche de la fiabilité mathématique
Cela signifie-t-il que nous devrions abandonner complètement l'intelligence artificielle ? Absolument pas. Les systèmes d'IA ont un potentiel énorme dans de nombreux domaines, de la création de contenu créatif à l'analyse de vastes ensembles de données. Le problème réside dans le fait que nous devons apprendre une nouvelle approche pour travailler avec ces systèmes, une approche qui tienne compte de leurs limites fondamentales.
Des recherches intensives sont actuellement menées pour réduire les hallucinations liées à l'IA. Les solutions proposées incluent l'amélioration de la qualité des données d'entraînement (plus les données sont de qualité, plus le risque d'hallucinations est faible), le développement de méthodes d'entraînement plus transparentes (des modèles compréhensibles et explicables sont moins susceptibles de générer de fausses informations) et le développement de mécanismes de vérification des faits (des systèmes vérifiant automatiquement le contenu généré par rapport à des sources fiables).
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Nouvelle éthique de la réalité numérique
La révolution actuelle de l'intelligence artificielle exige non seulement de nouveaux outils et méthodologies, mais aussi un nouveau cadre éthique numérique. Nous devons repenser la notion de confiance entre humains et machines, les limites de responsabilité des erreurs induites par l'IA et la manière de nous protéger de la désinformation dans un monde où la frontière entre réalité et fiction devient de plus en plus floue.
D’après une Salesforce Un rapport explorant la confiance dans les données à l'ère de l'IA révèle que les risques de sécurité et le manque d'harmonisation des données nuisent à leur fiabilité. Par conséquent, les entreprises qui utilisent des données basées sur l'IA pour prendre des décisions critiques considèrent les menaces à la sécurité des données comme leur principale préoccupation.
Ceci est particulièrement important dans le contexte de ce qu’on appelle l’intelligence artificielle générative, qui comporte un risque supplémentaire de fuite de données d’entreprise dans de grands modèles linguistiques publics.
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Au lieu de mille mots…
Je ne me méfie pas de la révolution actuelle de l'IA parce que je n'en perçois pas le potentiel, mais parce que j'en comprends les limites fondamentales. Depuis des décennies, nous avons bâti notre civilisation numérique sur des calculs fiables, des premières calculatrices mécaniques aux omniprésents tableurs en passant par l'ENIAC monumental. Cette certitude mathématique a été la pierre angulaire du progrès dans d'innombrables domaines de la vie.
La vague actuelle d'intelligence artificielle nous propulse dans un monde probabiliste, où la certitude à 98 % est la nouvelle norme. Si cela peut suffire pour de nombreuses applications, des normes bien plus strictes sont requises dans des domaines critiques comme la santé, la finance et la sécurité.
Le véritable défi consiste donc à exploiter le potentiel de l'intelligence artificielle sans perdre la certitude mathématique qui fonde notre confiance dans la technologie depuis des décennies. Si les ordinateurs peuvent désormais communiquer, créer des images et écrire de la poésie, leur fonction la plus cruciale reste le calcul sans faille – la même fonction qu'ils remplissaient autrefois des salles entières et étaient manipulés par des équipes de scientifiques en blouse blanche. Car dans un monde où distinguer le vrai du faux devient de plus en plus difficile, la certitude mathématique est plus précieuse que jamais.
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