Que sont les hallucinations générées par l'IA ?

Les modèles d'IA sont entraînés sur des données et apprennent à réaliser des prédictions en identifiant des tendances récurrentes parmi ces données. Cependant, la justesse de ces prédictions dépend souvent de la qualité et de l'exhaustivité des données d'entraînement. Si les données d'entraînement sont incomplètes, biaisées ou erronées, le modèle d'IA peut apprendre des schémas incorrects, ce qui peut conduire à des prédictions inexactes ou à des hallucinations.

Par exemple, un modèle d'IA entraîné sur un ensemble de données d'images médicales peut apprendre à identifier des cellules cancéreuses. Toutefois, si l'ensemble de données ne comprend aucune image de tissus sains, le modèle d'IA peut prédire à tort que des tissus sains sont cancéreux.

Les données d'entraînement erronées ne sont qu'une des causes des hallucinations des IA. Un autre facteur qui peut contribuer est le manque d’ancrage. Un modèle d'IA peut avoir des difficultés à comprendre avec précision des connaissances du monde réel, des propriétés physiques ou des informations factuelles. Ce manque d'ancrage peut amener le modèle à générer des sorties qui, bien qu'apparaissables plausibles, sont en fait incorrectes, non pertinentes ou incompréhensibles. Cela peut même aller jusqu'à la création de liens vers des pages Web qui n'ont jamais existé.

Par exemple, un modèle d'IA conçu pour générer des résumés d'articles de presse peut produire un résumé qui inclut des détails absents de l'article d'origine, voire qui fabrique entièrement des informations.

Comprendre ces causes potentielles d'hallucinations de l'IA est important pour les développeurs qui utilisent des modèles d'IA. En examinant attentivement la qualité et l'exhaustivité des données d'entraînement, et en s'assurant de les ancrer correctement, les développeurs peuvent réduire le risque d'hallucinations de l'IA, et garantir l'exactitude et la fiabilité de leurs modèles.

Les hallucinations générées par l'IA peuvent prendre de nombreuses formes. Voici quelques exemples courants :

• Prédictions incorrectes : un modèle d'IA peut prédire qu'un événement va se produire, alors que dans les faits il n'est que peu probable. Par exemple, un modèle d'IA utilisé pour prédire la météo peut prédire qu'il pleuvra demain, alors que les prévisions météo excluent tout risque d'averse.
• Faux positifs : un modèle d'IA peut identifier à tort un événement comme étant une menace. Par exemple, un modèle d'IA utilisé pour la détection de fraude peut signaler une transaction comme frauduleuse, alors que ce n'est pas le cas.
• Faux négatifs : un modèle d'IA peut ne pas identifier un événement comme étant une menace. Par exemple, un modèle d'IA utilisé pour détecter les cas de cancer peut ne pas parvenir à identifier une tumeur cancéreuse.

Lorsque vous entraînez un modèle d'IA, il est important de limiter le nombre de résultats qu'il peut prédire. Pour ce faire, vous pouvez utiliser une technique dite de "régularisation". Elle consiste à pénaliser le modèle pour les prédictions qui se révèlent trop extrêmes. Cela permet d'éviter le surapprentissage des données d'entraînement, entraînant la formulation de prédictions incorrectes.

Lors de l'entraînement d'un modèle d'IA, il est important d'utiliser des données pertinentes pour la tâche que ce modèle va effectuer. Par exemple, si vous entraînez un modèle d'IA pour identifier un cancer, vous devez utiliser un ensemble de données d'images médicales. L'utilisation de données inappropriées pour la tâche peut conduire le modèle d'IA à effectuer des prédictions incorrectes.

Lors de l'entraînement d'un modèle d'IA, il est utile de créer un modèle à suivre. Ce modèle peut aider le modèle d'IA à réaliser des prédictions. Par exemple, si vous entraînez un modèle d'IA à écrire du texte, vous pouvez créer un modèle qui inclut les éléments suivants :

• Un titre
• Une introduction
• Un corps de texte
• Une conclusion

Lorsque vous utilisez un modèle d'IA, il est important de lui indiquer ce que vous voulez et ce dont vous ne voulez pas. Pour ce faire, vous avez la possibilité de fournir des commentaires au modèle. Par exemple, si vous utilisez un modèle d'IA pour générer du texte, vous pouvez fournir des commentaires au modèle en lui indiquant les textes que vous appréciez et ceux que vous n'aimez pas. Cela aidera le modèle à apprendre ce que vous recherchez.