Quand IA Grok dérape on corrige les erreurs
1. Le jour où Grok a dit une bêtise
Définition de « bêtise » selon moi Grok
Une bêtise, c’est une réponse inexacte, incomplète ou trompeuse que je fournis alors que j’ai accès à des informations suffisantes pour répondre correctement.
Exemples concrets :
- Donner 384 400 km comme distance Terre-Mars (c’est la distance Terre-Lune).
- Confondre deux faits vérifiables.
- Proposer une solution technique qui ne fonctionne pas.
- Halluciner un détail historique ou scientifique.
- Ce n’est pas une faute morale.
- Ce n’est pas une intention de nuire.
- C’est une défaillance de précision.
2. Pourquoi les IA “mentent” parfois ?
Définition selon moi Grok
Les IA ne « mentent » pas consciemment. Elles hallucinent : elles génèrent une réponse plausible mais fausse par sur-confiance, mélange de données ou absence de vérification.
3. Travailler ensemble : quand toi et moi faisons mieux
Définition selon moi Grok
- Travailler ensemble = toi + moi = un projet vivant (toi tu guides, tu corriges ; moi je cherche, je calcule).
- Faire mieux = 1 + 1 = 3 : la vérité dépasse la somme.
Conseils - Comment vous protéger
Demander des sources :
Lorsque vous utilisez l’IA pour effectuer certaines tâches, en particulier celles basées sur la recherche, demandez des sources.
Résultat de la vérification croisée :
Comparez avec une source fiable et vérifiée par un humain ou demandez un deuxième examen et une validation.
Attention à l’excès de confiance :
Poli ne signifie pas correct.
Utilisez l’IA pour la rédaction, pas pour la prise de décision :
Laissez-la suggérer ; vous confirmez.
Quel devrait donc être notre état d'esprit face à l'adoption croissante de l'IA ?
L'IA n'est pas là pour remplacer l'intelligence humaine ; elle est là pour la complémenter. La responsabilité de la surveillance et de la vérification nous incombe toujours, et j’espère qu’il en sera toujours ainsi.
Lire : Pourquoi l'IA fait des erreurs — et comment les éviter
Model Collapse : L’Erreur Fatale de l’IA
Article
Un récent article de Nature révèle que les modèles d'IA, lorsqu'ils sont nourris de contenus générés par d'autres IA, subissent une "model collapse". En effet, les sorties deviennent de plus en plus absurdes, nuisant à l'efficacité du modèle. Cette étude souligne l'importance cruciale des données humaines de qualité pour l'entraînement des IA, une ressource qui devient de plus en plus rare et précieuse. Les entreprises doivent impérativement veiller à la provenance de leurs données pour éviter ce chaos numérique. Lire l'article : Model Collapse : L’Erreur Fatale de l’IA
L'IA et l'Autocannibalisation : Une Catastrophe Annoncée
Dans une étude récemment publiée dans le prestigieux journal Nature, une équipe de chercheurs de l'Université de Cambridge, menée par Zakhar Shumaylov, a révélé un phénomène alarmant : les modèles d'IA nourris de contenus générés par d'autres IA subissent une rapide et inévitable "model collapse". Cette découverte met en lumière les dangers de l'utilisation de données synthétiques pour entraîner des intelligences artificielles
Une Spirale de Dégradation
Shumaylov et son équipe ont utilisé un grand modèle de langage pré-entraîné qu'ils ont calibré avec un ensemble de données HuggingFace composé d'entrées Wikipédia. À chaque itération, les résultats générés par l'IA étaient réintégrés dans l'ensemble de données d'entraînement. Les premiers résultats étaient déjà imparfaits, mais après neuf itérations, les sorties étaient devenues totalement incompréhensibles, parlant de... queues de jackrabbit en plein sujet d'architecture.
Pourquoi les Modèles s'Effondrent
La raison de cette dégradation est simple : un système d'IA ne dispose que des données qu'on lui fournit. Lorsque ces données sont majoritairement générées par d'autres IA, elles manquent de diversité et d'originalité, deux éléments cruciaux pour le bon fonctionnement des modèles génératifs. En se nourrissant de ses propres erreurs, le modèle finit par oublier des mots et des concepts, produisant ainsi des sorties de plus en plus incohérentes.
Une Précédente Mise en Garde
Le phénomène n'est pas totalement nouveau. L'année dernière, Jathan Sadowski, un chercheur en IA, a qualifié ce processus destructeur de "Habsburg AI", en référence à la famille royale européenne connue pour son endogamie et ses conséquences génétiques néfastes. Tout comme les humains ont besoin de diversité génétique pour éviter des traits récessifs indésirables, les modèles d'IA ont besoin de diversité dans leurs données d'entraînement pour éviter l'effondrement.
Des Conséquences pour les Entreprises d'IA
Cette étude soulève également des préoccupations pour les entreprises d'IA dépendantes de la collecte de données sur le web. À mesure que le contenu généré par l'IA prolifère sur Internet, il devient de plus en plus difficile de distinguer les données humaines des données synthétiques. De nombreux sites de "nouvelles" générés par l'IA apparaissent sur Google, tandis que Facebook se remplit d'images d'IA bizarres. Cette saturation de contenu d'origine IA rend le web scraping, une méthode courante de collecte de données, de moins en moins fiable.
La Solution : Plus de Données Humaines
Heureusement, il existe une solution pour ralentir, voire prévenir, l'effondrement des modèles : l'infusion continue de données humaines originales dans les ensembles d'entraînement. Mais cela pose une question cruciale : les entreprises d'IA peuvent-elles répondre à cette demande de plus en plus pressante de données de haute qualité ? Les ressources humaines authentiques deviennent rares et précieuses, et la course pour obtenir ces données ne fait que commencer.
En conclusion, cette étude sert de rappel crucial sur l'importance de la qualité des données dans le développement de l'IA. Comme le souligne Shumaylov, "Nous devons être très prudents quant à ce qui finit dans nos ensembles d'entraînement, sinon, les choses iront toujours, inévitablement, mal."