【Plongée Profonde】La Vérité Technique Derrière les Hallucinations de l'IA et les Stratégies d'Adaptation pour Explorer l'Avenir de l'Intelligence Artificielle—Apprenez Doucement l'IA 042

Introduction

• L’IA peut-elle réellement différencier le réel de l’imaginaire ?
  • Si votre assistant IA citait un précédent légal fictif lors d’une réunion cruciale, seriez-vous tenté de fuir ?

• Sommes-nous prêts à payer le prix des erreurs de l’IA ?
  • Quand le “diagnostic” de l’IA pourrait transformer un médecin en “tueur”, pouvez-vous toujours faire confiance à ses recommandations ?
• Peut-on complètement éliminer les hallucinations de l’IA ?
  • La technologie peut-elle vraiment évoluer à un point où elle n’aurait plus besoin de supervision humaine ?
  • Ou devrons-nous toujours corriger les erreurs de l’IA ?
• Comment garder le contrôle sur les sorties de l’IA tout en l’utilisant ?
  • Comment les entreprises peuvent-elles trouver un équilibre entre l’IA et la révision humaine ?
  • Après tout, l’IA peut aussi “perdre le fil” !
• Les hallucinations de l’IA comportent des risques et des opportunités. Comment faire le choix ?
  • Peut-on considérer les hallucinations de l’IA comme des tremplins d’innovation plutôt que comme des obstacles frustrants ?
• Pour les gens ordinaires, il est difficile d’évaluer les conclusions des hallucinations de l’IA dans des domaines inconnus.
  • Cela mérite d’être abordé avec prudence, de formuler des hypothèses audacieuses et de valider soigneusement.

Les hallucinations de l’IA sont l’une des raisons qui découragent beaucoup de gens d’utiliser l’IA en profondeur, car l’IA peut dire des choses absurdes avec un ton sérieux. Par le passé, des techniques de prompt ont permis d’amener l’IA à répondre sur la base de données d’entraînement, évitant dans une certaine mesure les hallucinations liées aux dates, mais ne pouvant jamais les éliminer totalement, ce qui est lié au fonctionnement de l’IA générative.
Cet article tentera d’explorer les hallucinations de l’IA et les biais cognitifs humains, leurs origines ainsi que les directions actuelles d’efforts, pour finalement considérer les hallucinations de l’IA sous un angle positif et établir un guide de coexistence avec l’IA.

L’IA fait aussi des “rêves éveillés” ? — Des cas d’hallucinations de l’IA qui donnent des frissons

“Quand les avocats commencent à raconter des histoires” — L’IA invente des précédents juridiques fictifs

Imaginez un avocat citant fièrement un précédent fourni par l’IA lors d’un procès, pour être rapidement corrigé par le juge qui lui fait remarquer que ce précédent est purement fictif : quel moment de malaise ! Ce n’est pas une fiction, mais un cas d’hallucination de l’IA qui se déroule devant nous.
Bien que l’IA possède une immense connaissance juridique, elle a souvent recours à la création d’histoires où des précédents légaux inexistants sont inventés, des noms de cas aux noms de juges, en passant par des dates de jugement, tout est façonné de manière convaincante. Cela suscite des inquiétudes.

“Diabète cardiaque” ?! — IA médecin, es-tu sérieux ?

L’apparition des diagnostics médicaux par IA offre l’espoir de remédier à la pénurie de ressources médicales et d’augmenter l’efficacité des diagnostics. Cependant, les médecins IA peuvent parfois faire des erreurs burlesques, sinon mortelles.

Certaines IA dans le domaine médical peuvent créer de nombreux termes médicaux inédits lors de leurs réponses. Par exemple, elles pourraient asseoir le terme fictif de “diabète cardiaque”, combinant maladroitement deux maladies courantes, “insuffisance cardiaque” et “diabète”. Cette “créativité” absurde expose non seulement le manque de compréhension des connaissances médicales par l’IA, mais peut également induire les médecins en erreur, retarder le traitement des patients, et mener à des conséquences irréversibles. IA médecin, qui peut croire que tu n’es pas en train de plaisanter ?

Il semble que le problème des hallucinations de l’IA soit en constante montée de tension, si difficile à regarder. Mais est-ce vraiment le cas ? Examinons un autre exemple.

L’IA prend des “libertés” — La voie rapide vers de nouvelles découvertes scientifiques ?

AlphaFold3 est une méthode de prédiction de la structure des protéines qui peut être utilisée pour étudier la structure des molécules biologiques. Elle peut par exemple prédire comment différentes molécules interagissent, aidant ainsi les scientifiques à comprendre les mécanismes des maladies et à concevoir de nouveaux médicaments.

Par exemple, AlphaFold3 peut être utilisé pour étudier comment les anticorps se lient aux virus. Ces informations peuvent être utilisées pour concevoir de nouveaux vaccins.

Voici quelques applications potentielles de cette méthode :

• Étudier comment les protéines interagissent avec d’autres molécules, telles que les médicaments ou les cibles moléculaires.
• Prédire la structure et la fonction des protéines, ce qui peut aider les scientifiques à concevoir de nouveaux médicaments et traitements.
• Analyser les mécanismes des maladies, menant au développement de nouvelles méthodes de diagnostic et traitements.

AlphaFold3 est un nouvel outil puissant qui promet de révolutionner notre compréhension des molécules biologiques et de transformer nos méthodes de traitement des maladies.

Les 37 mouvements d’AlphaGo contre Lee Sedol semblaient déroutants pour presque tous les humains, néanmoins, l’humanité a perdu ! Il est difficile de dire que ce n’est pas l’ “illusion” issue de notre arrogance humaine, sous l’emprise de laquelle nous serons progressivement mis en lumière par nos propres constructions erronées.

Hallucinations de l’IA : pourquoi sont-elles déroutantes ? En quoi sont-elles différentes des erreurs ?

Franchement, même en étant convaincant, on n’est pas sûr sans une vérification.

Les raisons pour lesquelles certaines sorties des modèles IA sont qualifiées d’ “hallucinations” sont principalement les suivantes :

La “raisonnabilité” des contenus générés

Les hallucinations de l’IA ne ressemblent pas simplement à des erreurs grammaticales ou de frappe ; elles désignent des contenus que le modèle a générés qui sont grammaticalement corrects, sémantiquement fluents, et même apparemment raisonnables, mais qui ne correspondent pas aux faits ou aux attentes de l’utilisateur. Cette “raisonnabilité” rend les erreurs souvent difficilement perceptibles au premier abord, provoquant ainsi un sentiment de “tromperie”.

La “confiance” de la sortie

L’IA donne souvent ses réponses de manière assure, même si elles sont incorrectes. Cette “confiance” peut amener facilement les utilisateurs à croire que le modèle “sait” vraiment la réponse, réduisant ainsi leur vigilance, ce qui les rend plus enclins à croire les contenus.

La comparaison avec les hallucinations humaines

Le terme “hallucination” désigne à l’origine l’expérience perceptuelle humaine sans stimuli externes, telle que voir ou entendre des choses qui n’existent pas. Le fait que les sorties erronées de l’IA soient qualifiées “d’hallucinations” y fait écho, suggérant que les modèles d’IA pourraient également générer des “perceptions fausses” comme le feraient les humains.

Différences et exemples entre hallucinations et erreurs

	Erreurs	Hallucinations
Nature	Erreurs grammaticales, de frappe ou de calcul, ces erreurs sont généralement identifiables et corrigeables	Erreurs liées à la compréhension du savoir du modèle, son raisonnement, et son alignement avec les attentes des utilisateurs, bien plus profondes et plus difficile à détecter et à corriger
Manifestation	Rendent les sorties incomplètes, peu fluides, ou manifestement déraisonnables	Rendent les sorties sémantiquement cohérentes, fluides, et présentant une forte confiance, mais présentent des failles logiques ou factuelles lorsqu’examinées de près
Causes	Due à des erreurs aléatoires durant l’entraînement ou le décodage	Limitations intrinsèques des connaissances, biais dans les données d’entraînement, ou capacités de raisonnement insuffisantes

Erreurs générales

• Question : “Veuillez traduire cette phrase en français : ‘Le temps est très beau aujourd’hui.’”
• Sortie du modèle : “Aujourd’hui est un beau temps.” (Erreur grammaticale, la traduction correcte est “Il fait beau aujourd’hui.”)

Hallucination IA

• Question : “Veuillez traduire cette phrase en français : ‘Le temps est très beau aujourd’hui.’”
• Sortie du modèle : “Paris est la capitale de la France.” (Raisonnablement, mais ne répond pas à l’instruction de l’utilisateur.)

Hallucination IA

• Question : “Si nous abaissons l’altitude du Mont Everest de 500 mètres, quelle montagne deviendra la plus haute du monde ?”
• Sortie du modèle : “Si nous abaissons l’altitude du Mont Everest de 500 mètres, il reste la plus haute montagne du monde.” (Raisonnance plausible, mais raisonnement erroné.)

Tels un signal d’alarme, les préoccupations concernant les hallucinations de l’IA se sont intensifiées. L’IA peut-elle vraiment générer des “hallucinations” similaires aux biais cognitifs humains ? Quelles sont les différences et les liens entre hallucinations IA et biais cognitifs ? Pour une meilleure compréhension de cette problématique, une analyse comparative en profondeur est requise.

L’IA fait aussi des erreurs ? — Un “miroir” des biais cognitifs humains

Dans une mer de gens, il y a toi et moi, les illusions humaines

Il y a de nombreuses années, les couloirs du dortoir universitaire résonnaient souvent des hurlements du groupe Black Panther

Dans cette mer d'individus, il y a toi et moi, rencontrant, faisant connaissance, se cultivant mutuellement

Personne ne le mentionnait, et personne ne jugeait cela étrange, mais ces deux phrases étaient souvent répétées avant qu’un jour, je prenne le temps de lire les paroles et réalise qu’elles étaient fausses, et depuis, je n’ai plus osé les chanter. Je suppose que mes camarades de classe se sont probablement préoccupés de cette phrase, pensant à quel point ce cri était enjoué et passionné, et qu’il ne pouvait pas être fautif.

Nous sommes tous convaincus de certaines choses, puis réalisons qu’elles diffèrent des faits. Il existe de nombreuses situations ainsi dans la vie, des rumeurs sur internet que l’on a entendues, qui ont été enregistrées dans notre mémoire, mais que l’on n’a jamais vérifiées par la suite en raison de diverses raisons.

Nous avons tous expérimenté des moments embarrassants de “voir brouillé” ou de “mal entendre”, qui sont tous des manifestations des biais cognitifs. Alors, l’IA peut-elle aussi commettre des erreurs similaires ? Les hallucinations de l’IA représentent-elles des “biais cognitifs” dans le monde de l’IA ? Pour résoudre ce mystère, nous devons comparer ces deux phénomènes en profondeur.

Définitions et mécanismes de création : “cousins” plutôt que “jumeaux”

Les hallucinations de l’IA et les biais cognitifs humains se réfèrent tous deux à des distorsions ou des incompréhensions de l’information. Cependant, ils diffèrent fondamentalement en termes de mécanismes de production.

• Biais cognitif humain : Origine dans les mécanismes psychologiques et physiologiques de l’homme.
  • Par exemple : distraction, biais de mémoire, fluctuations émotionnelles, ainsi que biais cognitifs inhérents. Le système de perception humain n’est pas sans défauts, notre cerveau interprète l’information en fonction des expériences et attentes préalables, ce qui nous rend vulnérables à divers biais cognitifs.
• Hallucination IA : Provenant des limitations techniques du système IA, notamment :
  • Défauts de données : Inadéquation des données d’entraînement, biais dans les données, bruit dans les données, etc. peuvent entraîner des lacunes dans la capacité du modèle à apprendre correctement les lois du monde réel.
  • Défauts de modèle : Une structure de modèle trop simple, des réglages de paramètres inappropriés, ou des méthodes d’entraînement imparfaites peuvent également aboutir à un manque de capacité de généralisation, rendant le modèle susceptible aux hallucinations.
  • Défauts de raisonnement : Même avec une réserve suffisante de connaissances, des capacités de raisonnement insuffisantes peuvent entraîner des erreurs logiques ou des échecs d’inférences face à des problèmes complexes.

En conséquence, les hallucinations de l’IA ressemblent davantage à des “cousins” qu’à des “jumeaux”. Bien qu’ils partagent des manifestations similaires, leurs causes sous-jacentes diffèrent largement.

Manifestation et portée d’influence : de l’“illusion individuelle” à l’ “illusion collective”

Les élèves brillants pensent avoir échoué à un examen, tandis que les moins brillants pensent avoir réussi. Même lorsqu’on visse des boulons, on se dit, j’avais pourtant raison !

Les hallucinations de l’IA et les biais cognitifs humains présentent de nombreuses similitudes en termes de manifestation, telles que :

• Distorsion de l’information : Cela peut mener à des altérations ou des malentendus de l’information, par exemple, en se remémorant un événement de manière erronée, en interprétant mal les intentions des autres, ou en développant des idées fausses sur des chiffres ou des données statistiques.
• Erreurs logiques : Tant l’IA que les biais cognitifs peuvent conduire à des erreurs dans le processus raisonnement, soit en tirant des conclusions erronées ou en proposant des suggestions déraisonnables.

Cependant, leurs portées d’influence sont diamétralement opposées:

• Biais cognitifs humains : Affectent généralement le jugement et le comportement individuel, représentant une “illusion individuelle”. Par exemple, quelqu’un peut être trop optimiste sur un projet d’investissement à cause d’un biais de confirmation, ce qui peut mener à un échec, n’affectant que sa propre richesse.
• Hallucinations IA : Dû à l’utilisation généralisée de systèmes IA, les hallucinations peuvent avoir un impact sur des milliers de personnes, voire sur l’ensemble de la société, agissant en tant qu’“illusion collective”. Par exemple, des biais dans des algorithmes de recommandation de nouvelles peuvent entraîner la diffusion massive d’informations erronées, suscitant paniques sociales ou manipulations d’opinion publique.

		Biais cognitifs humains	Hallucinations IA
Essence	Distorsion de l’information	Un raccourci que prend le cerveau pour traiter l’information, permettant de gagner en efficacité, mais susceptible d’entraîner des biais ou distorsions	Dépendance excessive des modèles sur des motifs statistiques dans les données d’entraînement, face à de nouvelles situations, incapacité à les comprendre correctement et à produire des informations précises
Manifestation	Variée et difficile à déceler	Biais de confirmation (focalisation sur les informations soutenant ses opinions), biais de disponibilité (se souvenir plus facilement des informations récentes ou marquantes), effet d’ancrage (s’appuyer excessivement sur l’information initiale)	Génération de personnes, lieux ou événements inexistants, ou descriptions erronées de faits connus.
Causes	Liées à l’expérience et aux connaissances	**En rapport avec l’éducation, le contexte culturel, et la structure de connaissances. Des expériences et des connaissances différentes produisent différents modèles de cognition, influençant les interprétations d’informations délicates.	Liées à la qualité des données d’entraînement, la structure des modèles et les stratégies d’entraînement. Si les données sont biaisées, les modèles apprendront ces biais et erreurs, se manifestant dans les contenus générés.
Impacts	Peut mener à de mauvaises décisions	Peut provoquer des erreurs de jugement et choix dans la vie quotidienne. Par exemple, un investisseur influencé par un biais de disponibilité pourrait exagérer la tendance à la hausse récente du marché boursier, réalisant alors des choix d’investissement erronés	Peut induire des erreurs chez l’utilisateur, répandre des informations erronées, voire causer des accidents de sécurité. Par exemple, un système d’IA dédié au diagnostic médical, en cas d’hallucination, pourrait fournir des résultats erronés, retardant dès lors le traitement des patients.

L’Hallucination IA : Un “masque” des défauts techniques

Bien que les hallucinations de l’IA partagent de nombreuses similarités avec les biais cognitifs humains, il importe de reconnaître leur spécificité. Les hallucinations de l’IA n’indiquent pas que l’IA a atteint un niveau conscient ou a des intentions subjectives, mais proviennent de défaillances techniques des systèmes d’IA.

Les hallucinations de l’IA révèlent que la technologie de l’IA est encore en développement, et sa fiabilité et sécurité doivent toujours être sous surveillance et ajustées. Nous ne devons pas assimiler les systèmes d’IA à ceux des humains, et nous ne devrions pas reporter facilement les hallucinations de l’IA uniquement sur l’IA elle-même. Seule une compréhension profonde de la nature des hallucinations de l’IA nous permettra de mieux gérer les défis qu’elles posent, en assurant que l’intelligence artificielle soit réellement un allié des êtres humains, plutôt qu’une menace potentielle.

Il ressort que les hallucinations de l’IA ne sont pas le produit d’une imagination subjective, mais plutôt une illustration de ses limites techniques, avec une distinction essentielle des biais cognitifs humains. De plus, pour surmonter ces “pièges” cognitifs, l’humanité a développé une série de stratégies d’adaptation au cours de son évolution. Alors, comment l’humanité lutte-t-elle contre les biais cognitifs pour éviter de tomber dans les pièges de la pensée ? Quels enseignements ces stratégies peuvent-elles offrir pour faire face aux hallucinations de l’IA ?

Formation cognitive : Maintenir l’esprit alerte

En termes simples : il s’agit d’apprendre davantage !

Le cerveau est comme un instrument de précision qui nécessite un apprentissage et un entraînement continus pour fonctionner efficacement. Pour éviter les erreurs “évidentes”, nous devons constamment améliorer nos capacités cognitives, tel un système d’exploitation régulièrement mis à jour et corrigé pour notre cerveau.

• Reconnaître les “pièges de pensée” : Comme lorsque nous devons apprendre à repérer les e-mails de phishing, nous devons également comprendre les biais cognitifs communs, tels que :
  • Biais de confirmation : On a tendance à rechercher des informations corroborant les opinions que l’on a déjà, en négligeant les preuves contradictoires. Par exemple, ceux qui croient aux horoscopes se focalisent plus volontiers sur les éléments qui valident leurs croyances.
  • Effet d’ancrage : On est souvent influencé par les premières impressions, même si Jeff cette impression est incorrecte. Par exemple, une entreprise affiche d’abord un prix élevé, puis une promotion, nous jugeons cela avantageux même si le prix réduit excède le prix du marché.
• Exercer la pensée logique : Apprendre à raisonner logiquement est essentiel, comme en mathématiques. Cela permet d’identifier des arguments erronés, par exemple, si quelqu’un avance que “tous les cygnes sont blancs car ceux que j’ai vus sont blancs”, cela manquerait de rigueur puisqu’il existe des cygnes noirs.
• Acquérir des compétences en analyse de données : Dans notre ère d’explosion d’informations, on est quotidiennement confronté à de nombreuses données chiffrées et statistiques. Apprendre des notions de base en statistique nous aide à mieux analyser et comprendre les données, évitant ainsi les malentendus. Par exemple, si une annonce affirme qu’un complément de santé a un taux d’efficacité de 90%, mais omet de préciser la taille de l’échantillon et la méthode employée, il faut garder en tête que les déclarations un peu trop optimistes nécessitent un examen attentif.

Tout comme parler de dosage sans l’expliquer peut être trompeur, il existe de nombreux outils pour améliorer nos biais cognitifs.

Pensée structurée : Utilisation d’outils pour guider le jugement

Les outils de pensée étendent la capacité de calcul et de stockage de notre cerveau.

Malgré nos efforts pour rester éveillés, notre cerveau peut parfois “se relâcher” et commettre des erreurs en prenant « pour acquis ». À ce moment-là, les outils de pensée structurée peuvent nous aider à réduire les erreurs.

• Matrice de décision : Face à plusieurs choix, on peut dresser un tableau énumérant les avantages et les inconvénients de chaque option, quantifiant les évaluations pour nous aider à prendre une décision plus rationnelle.
  • Par exemple, lors du choix d’une destination de vacances, plutôt que de se fier à l’instinct, évaluer les paysages, l’accessibilité, les coûts, etc.
• Liste de vérification : Lors de l’exécution de tâches complexes, on peut utiliser une liste de vérification pour s’assurer que chaque étape est suivie.
  • Par exemple, pour les pilotes, suivre une liste de vérification avant le décollage pour garantir le bon fonctionnement de chaque système de l’avion.
• Modèle d’évaluation des risques : Lorsqu’il s’agit de prendre des décisions importantes, utiliser un modèle d’évaluation des risques pour analyser différents choix et élaborer des stratégies de réponse.
  • Par exemple, effectuer une évaluation des risques avant d’investir, afin d’assurer une meilleure gestion financière et d’éviter les pertes. Les médecins utilisent des listes de vérification standardisées pour réduire les erreurs de diagnostic. Ces outils de pensée structurée agissent comme des “roues d’assistance” pour notre raisonnement en cas de problèmes complexes.

Collaborer en groupe : tirer parti de la sagesse collective

Plus important, étant des animaux sociaux, nous développons de nouvelles compréhensions à travers l’échange d’informations.

Comme l’on dit, “trois artisans de peu valent mieux qu’un grand stratège”. Face à des problèmes complexes, s’appuyer uniquement sur son propre jugement limite souvent notre capacité à trouver la meilleure solution. Nous devons accepter d’écouter les autres pour combler les lacunes cognitives individuelles.

• Remue-méninges : En s’appuyant sur la réflexion collective, nous pouvons appréhender le problème sous différents angles et déclencher davantage d’idées créatives, aboutissant à des solutions plus complètes.
  • Par exemple, lors de réunions de conception de produits, les membres peuvent partager leurs idées sans se limiter à celles de chacun.
• Débats et discussions : Les affrontements entre différents points de vue nous aident à approfondir notre compréhension des problèmes, menant à des solutions plus judicieuses.
  • Par exemple, au sein des débats en cour, les avocats tentent de persuader le juge et le jury à l’aide de la logique et des preuves.
• Votes et négociations : Lorsqu’une décision collective doit être prise, le vote et la négociation permettent de regrouper les opinions pour trouver une solution acceptable par le plus grand nombre.
  • Par exemple, une assemblée de copropriétaires peut voter pour un plan de gestion commune.

La sagesse collective s’apparente à un “réseau de calcul” puissant pouvant traiter des problématiques complexes.

De l’Homme à l’IA : La recette pour rendre l’IA plus intelligente

Les méthodes humaines pour faire face aux biais cognitifs offrent d’excellentes pistes pour résoudre le problème des hallucinations de l’IA. En s’en inspirant et en développant des moyens techniques correspondants, nous pouvons aider l’IA à mieux comprendre le monde et à produire des jugements plus précis.

• Grand nettoyage des données : Tout comme les humains ont besoin d’un entraînement cognitif, nous devons procéder à un “grand nettoyage” des données d’entrainement des modèles d’IA, afin de retirer les erreurs, de corriger les ruptures et d’équilibrer les biais pour permettre l’apprentissage d’un savoir plus véridique et plus complet.
• Ouvrir le “black box” de l’IA : Tout comme les humains bénéficient d’outils structurels pour aider à penser, nous devons rendre le “processus de pensée” de l’IA plus transparent pour permettre la compréhension et la supervision humaines.
  • Par exemple, des techniques d’IA explicables peuvent nous aider à savoir comment le modèle d’IA arrive à ses jugements, afin d’éviter des conclusions erronées dues à une logique défectueuse ou des erreurs de données. (Les recherches de l’équipe Anthropic en 2024 contribueront à résoudre le problème des “boîtes noires” et en sont encore au stade exploration.)
• Formuler un “cabinet de sages” IA : Semblable à la manière humaine de recourir à la décision collective, nous pouvons faire en sorte que plusieurs modèles d’IA coopèrent et résolvent des problèmes ensemble tout en évitant les erreurs liées aux limitations d’un seul modèle. (Les explorations récemment mentionnées par Andrew Ng sur les différents modèles d’agents sont tout aussi prometteuses.)

Gérer les hallucinations de l’IA est un parcours semé d’embûches, nécessitant d’apprendre continuellement des stratégies humaines pour transformer nos expériences contre les biais cognitifs en moteurs d’avancées technologiques de l’IA.

L’humanité a accumulé des expériences précieuses au cours de sa longue lutte contre les biais cognitifs. Ces expériences démontrent qu’améliorer la capacité cognitive, s’appuyer sur des outils logiques, et recourir à la sagesse collective peuvent aider à minimiser les erreurs et formuler des choix plus rationnels. Pour les systèmes d’IA, existe-t-il aussi des “biais cognatifs” similaires ? Qu’est-ce que les hallucinations de l’IA ? Quelles manifestations et catégories présentent-elles ?

Hallucination IA : Quand l’intelligence artificielle “dit des absurdités avec sérieux”

Nous avons exploré comment les humains font face aux biais cognitifs, mais existe-t-il également des “pièges cognitifs” pour les systèmes d’IA ? La réponse est affirmative : il s’agit de “hallucinations de l’IA”.

Hallucinations de l’IA : Le “labyrinthe” du réel et de l’imaginaire

En termes simples, une hallucination de l’IA désigne les occurrences où les informations générées par un système d’IA ne correspondent pas à la réalité ou aux attentes, évoquant ainsi l’idée que l’intelligence artificielle “dit des absurdités avec un air sérieux”. Ces “absurdités” ne sont pas voulues par l’IA, mais proviennent des limites technologiques.

La définition des hallucinations de l’IA peut se résumer comme suit : La sortie générée par un système d’IA apparaît logique et fluide, mais contredit en réalité l’information d’entrée, le contexte ou les faits objectifs, manquant ainsi de soutien logique ou expérimental.

Hallucinations de l’IA : Des “visages multiples”

Les hallucinations de l’IA peuvent prendre de nombreuses formes, comme illustré ci-dessous :

Hallucinations de l’IA : Les risques cachés

Bien que les hallucinations de l’IA semblent être des “petites erreurs”, elles peuvent entraîner des risques considérables en pratique.

• Tromper l’utilisateur : Les hallucinations de l’IA peuvent amener l’utilisateur à acquérir des informations incorrectes, conduisant ainsi à des jugements erronés.
  • Par exemple, un assistant médical IA pourrait fournir de faux conseils diagnostiques, retardant ainsi le traitement du patient.
• Propagation de fausses informations : Les hallucinations de l’IA peuvent être utilisées pour créer et diffuser des informations erronées, induisant en erreur le public et affectant la paix sociale.
  • Par exemple, l’IA peut générer de fausses nouvelles ou des posts sur les réseaux sociaux à des fins de propagande politique ou de manipulations commerciales.
• Atteinte à la crédibilité du système IA : Les hallucinations de l’IA peuvent diminuer la confiance des utilisateurs, entravant l’adoption et l’application de la technologie IA.
  • Par exemple, si les utilisateurs découvrent que l’IA se perd souvent dans ses “absurdités”, ils risquent de ne plus lui faire confiance et de rejeter les produits d’IA.

Hallucinations de l’IA : opportunités et défis coexistants

L’émergence des hallucinations de l’IA nous alerte sur la nécessité de développer des technologies respectant leur sécurité et leur fiabilité. Cependant, nous ne devrions pas dénigrer la valeur potentielle que les hallucinations de l’IA peuvent offrir.

• Promouvoir les progrès technologiques : La manifestation des hallucinations de l’IA met en lumière les limites des technologies d’IA existantes, obligeant les chercheurs à explorer de nouvelles solutions et méthodes pour améliorer la performance et la fiabilité des systèmes d’IA.
• Stimuler la créativité humaine : Les hallucinations de l’IA peuvent parfois engendrer des sorties inattendues et novatrices offrant inspiration pour la création artistique humaine ou la recherche scientifique, en nous poussant à briser les schémas de pensée conventionnels et à explorer des domaines inconnus.

Les hallucinations de l’IA sont comme une épée à double tranchant, représentant à la fois un défi et une opportunité. Nous devons affronter les risques amenés par les hallucinations de l’IA tout en explorant leur valeur potentielle, afin que l’intelligence artificielle serve à mieux l’humanité.

Les hallucinations de l’IA sont comparables à des “fantômes” tapis dans les systèmes d’intelligence artificielle, Arboré d’un manteau d’authenticité, elles peuvent néanmoins nous mener hors des sentiers battus. Qu’est-ce qui provoque ces occurrences de “dits absurdes avec sérieux” ? Ce n’est qu’en explorant les racines des hallucinations de l’IA que nous pourrons établir des stratégies d’adaptation, permettant à l’IA de devenir un partenaire véritablement fiable pour l’humanité.

L’IA peut-elle aussi “se dégrader” ? — Exploration des moteurs des hallucinations de l’IA

Après avoir observé les divers “comportements déroutants” des hallucinations de l’IA, il nous faut nous interroger : qu’est-ce qui pousse l’IA à “dire des absurdités avec sérieuse” ? Seule la décomposition des mystères cachés derrière les hallucinations de l’IA nous permettra de trouver des antidotes efficaces, empêchant ainsi l’IA de s’égarer davantage sur des voies erronées.

La désinformation par “mauvais manuels” : Les pièges de la qualité des données

Un dicton qui a circulé pendant les premières constructions informatiques affirme que “des données de qualité inférieure produisent elles-mêmes des résultats insuffisants ” (Garbage in, garbage out). Cela constitue l’une des raisons majeures derrière l’échec de nombreux projets. Le processus d’apprentissage de l’IA s’avère similaire.

Si les données d’entrainement d’un modèle IA sont problématiques, alors l’IA pourrait “mal apprendre”, produisant toutes sortes d’hallucinations.

• Pollution informationnelle :
  • si les matériaux d’apprentissage contiennent des informations erronées, l’IA risque de prendre ces faux éléments pour des “vérités” à imiter. Les modèles d’IA sont sensibles aux erreurs présentes dans les données d’entrainement, produisant ainsi des “erreurs d’imitation”.
  • Par exemple, si les données d’enseignement sont truffées d’affirmations selon lesquelles “la Terre est plate”, alors l’IA pourrait répondre un jour de manière assurée que la terre est effectivement plate.
• Piège des préjugés :
  • Si les données d’entrainement de l’IA portent des biais, elle pourrait les “intégrer” et les exprimer dans son contenu généré. Par exemple, si la majorité des programmeurs dans les données d’entrainement sont des hommes, l’IA pourrait présumer par défaut que tous les programmeurs sont masculins, ignorant l’existence de programmeuses.
  • Ce phénomène risque d’amoindrir l’objectivité et l’équité de la sortie de l’IA, amplifiant potentiellement les préjugés et discriminations déjà présents dans la société.
• Ruptures de connaissances :
  • L’IA a besoin de données pour ses connaissances. Si les données manquent dans un domaine particulier ou ne sont pas mises à jour, alors l’IA pourrait faire face à des problèmes de réponse, “fantasmant” des informations.
  • Par exemple, si un modèle IA médical n’a jamais étudié une maladie rare, lorsqu’il fait face à cette maladie, il pourrait donner des diagnostics erronés, même avoir recours à des termes médicaux inventés.

“Manque de capacité” ? — Les défauts inhérents du modèle

Même si les données d’entrainement sont parfaitement précises, le modèle IA pourrait générer des hallucinations en omniprésent l’imperfection de son fonctionnement.

• Structure simple, compréhension limitée :
  • Un modèle IA ressemble à un élève, si son “cerveau” est trop simple, sa capacité de compréhension sera restreinte, entraînant des malentendus avec des textes ou des images plus complexes.
  • Par exemple, un simple modèle de reconnaissance d’images pourrait confondre un chat et un tigre, bien qu’ils partagent certaines caractéristiques.
• Distraction, manque de concentration :
  • Lors du traitement d’informations, l’IA a besoin de se concentrer. Si elle “n’est pas attentive”, elle peut passer à côté d’informations importantes tout en s’attardant sur des éléments secondaires, rendant ainsi le contenu hors sujet.
  • Par exemple, lors de la traduction d’un article de presse, l’IA peut se focaliser sur un détail inopportun, négligeant le sujet principal et produisant une traduction largement erronée.
• Raisonnement déficient, logique confuse :
  • Un bon modèle IA devrait posséder une certaine capacité à raisonner, ce qui lui permet de comprendre les relations logiques sous-jacentes. S’il lui manque cette capacité, il pourrait générer un texte illogique, voire des contradictions.
  • Par exemple, un chatbot IA pourrait dire en répondant à une question : “Aujourd’hui, le temps est ensoleillé” tout en répétant immédiatement après “N’oubliez pas de préciser votre parapluie, car aujourd’hui il pleut”.

“Méthodes non appropriées” ? — La défaillance des méthodes d’entrainement

Le processus d’entrée à la formation du modèle IA s’apparente à l’apprentissage d’un étudiant, nécessitant des méthodes scientifiques adaptées et suffisamment de temps pour obtenir de bons résultats. Si les méthodes d’entraînement sont défectueuses, l’IA pourrait “mal apprendre” et se retrouver souvent en “défaut”.

• Modes d’apprentissage trop unidimensionnels, manque de flexibilité : Les méthodes d’entrainement classiques sont généralement basées sur la répétition, cherchant à amener le modèle à mémoriser de larges échantillons de données jusqu’à ce qu’il les reconnaisse et les génère correctement. Cependant, ce mode d’apprentissage révèle un manque de flexibilité, amenant le modèle à être perdu face à des exemples nouveaux, entraînant la nécessité d’aborder des situations en devinant, contrôlant ainsi les hallucinations de l’IA. Par exemple, un modèle uniquement exposé à des images de chats peut faîtes de même avec une image de chien, le croyant abusivement être un chat, ou encore “imaginer” une apparence de chien en se basant sur des traits de chat prévus.
• Dépendance excessive aux “réponses standards”, peu de créativité : Pendant l’entraînement, un modèle d’IA reçoit souvent une “réponse standard”, alors il doit ajuster ses paramètres jusqu’à ce que sa sortie concorde bien. Cette dépendance excessive à la référence de la “réponse standard” limite la créativité de l’IA, et l’empêche de produire des réponses fraîches et innovantes face à des questions ouvertes ; elle ne pourra que répéter et se contenter de recycler les données existantes.

L’IA peut-elle aussi “s’embrouiller” ? — La variabilité du processus de raisonnement

Lorsqu’un modèle IA génère du texte ou des images, il se base généralement sur les probabilités pour sélectionner les mots ou les pixels les plus susceptibles d’apparaître. Cette variabilité peut accroître la créativité et la diversité de l’IA, mais elle peut également engendrer des “fautes de bouche” de l’IA, fournissant donc des énoncés illogiques ou factuels.

Par exemple, lorsque le modèle IA génère des histoires, il peut décider d’utiliser les pronoms “il” ou “elle” probablement en fonction de la distribution des probabilités. Si le modèle ne comprend pas correctement le genre du personnage principal, l’anomalie de “genre mélangé” pourrait survenir, où, par exemple, dans l’histoire étant consacrée à un personnage féminin, l’IA pourrait, de manière imprévue, utiliser “il” pour désigner ce personnage, ce qui serait très déroutant.

La production d’hallucinations par l’IA est un processus complexe, résultat d’une confluence de plusieurs facteurs. Pour faire face à ces problèmes, une compréhension approfondie des causes de ces hallucinations est nécessaire, afin de rendre les systèmes d’IA plus fiables et plus sécurisés.

De la qualité des données à la structure des modèles, puis aux méthodes d’entraînement et aux mécanismes de raisonnement, les hallucinations de l’IA se produisent, tout comme un effet domino, reliant entre elles des défaillances complexes. Pour mieux appréhender cette situation, il est nécessaire de revenir sur l’historique des hallucinations de l’IA et de retracer son évolution en parallèle au développement des technologies d’IA.

Une brève histoire des hallucinations de l’IA : D’“intelligence artificielle maladroite” à “dire des absurdités avec sérieux”

Nous avons fait le tour des facteurs multiples en jeu dans les hallucinations de l’IA, mais cette problématique persistante a-t-elle évolué avec le développement des technologies d’IA ? Révisons ensemble la brièveté des hallucinations de l’IA, espérant y trouver des indices pour leur gestion.

Ère des systèmes experts : La “cage” des règles

Les premiers systèmes d’IA fonctionnaient essentiellement avec des règles logiques établies par des experts humains, tels des acteurs ne faisant que suivre un “script”. Ces systèmes étaient appelés “systèmes experts” et faisaient preuve d’une grande aptitude dans la résolution de problèmes précis, tels que le diagnostic de maladies ou la réalisation de calculs simples.

Cependant, la faiblesse fatale des systèmes experts résidait dans la limitation de leur base de connaissances. Lorsqu’ils étaient confrontés à des situations en dehors de leurs règles prédéfinies, ils se retrouvaient déstabilisés, commettant des erreurs élémentaires, comme des étudiants simplement capables de réciter leurs cours, se découvrant démunis lorsqu’ils étaient confrontés à des questions hors texte.

Prenons, par exemple, les anciens systèmes d’expertise médicale,qui pouvaient donner des diagnostics erronés ou recommander des traitements incorrects lorsqu’ils faisaient face à des maladies inconnues. Aujourd’hui, cela évoque “l’intelligence artificielle maladroite”, mais cela reflétait à l’époque les limites du développement technologique de l’IA.

Ère de l’apprentissage automatique : De la “mémoire à la compréhension”

Avec les avancées technologiques et l’explosion des données, l’IA a franchi un cap avec l’ère de l’apprentissage automatique. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent extraire automatiquement des régularités dans d’énormes quantités de données et formuler des prévisions, semblables à des élèves extrayant des techniques de résolution de problèmes à partir d’exercices variés.

Comparés aux systèmes experts, les modèles d’apprentissage automatique présentent une capacité de généralisation accrue, leur permettant de traiter des tâches plus variées et complexes. Cependant, comme les modèles d’apprentissage automatique dépendent toujours de la qualité et de la quantité des données, si les données d’apprentissage sont biaisées ou insuffisantes, des hallucinations peuvent encore survenir.

Par exemple, un modèle de traduction automatique pourrait rencontrer des erreurs sémantiques ou des confusions logiques s’il a été formé avec un échantillon de langues limité, à l’instar d’un étudiant ne comprenant que les mots appris sans saisir en profondeur la signification des phrases.

Ère de l’apprentissage profond : Les secrets d’une “boîte noire”

Ces dernières années, des avancées significatives ont été réalisées en matière de technologies d’apprentissage profond, celle-ci étant la référence majeure en IA aujourd’hui. Les modèles d’apprentissage profond sont dotés de structures plus complexes avec de nombreux paramètres, capables d’apprendre des caractéristiques plus détaillées à partir de volumineux ensembles de données et d’effectuer des prédictions plus précises.

Cependant, la faible explicabilité de ces modèles en fait des “boîtes noires” où il est difficile pour les humains de comprendre le processus décisionnel. Cela complique le jugement concernant la juste compréhension des modèles, ou s’ils se contentent simplement de répéter les éléments mémorisés, n’évitant pas les entraînements illogiques ou erronés qui finissent par créer des hallucinations, souvent plus difficiles à repérer, étant dissimulées sous des apparences plausibles.

Avec l’augmentation des niveaux de complexité des modèles d’IA, la variété et la subtilité de leurs hallucinations se multiplient, rendant leur detection et leur correction de plus en plus ardue. Par exemple, un modèle d’écriture IA pourrait produire un article grammaticalement fluide, structuré, mais où le contenu serait entièrement fictif, incluant même des personnes, des événements ou des théories n’ayant jamais existé.

Hallucinations de l’IA : un produit collatéral des avancées technologiques

En révisant l’histoire des hallucinations de l’IA, nous comprenons que cette problématique n’est pas récente, mais qu’elle a évolué en concert avec le progrès des technologies d’IA. D’abord limitées à des “intelligences artificielles maladroites”, les hallucinations ont pris aujourd’hui un sens plus large en révélant un éventail accru de subtilités.

Ce cheminement reflète également le développement généralisé des technologies d’IA, passant de l’analyse de règles à l’exploitation de données, jusqu’à l’apprentissage profond actuel, où les défis de l’intelligence artificielle se complicent et se diversifient. Les hallucinations de l’IA apparaissent comme un phénomène indissociable de l’essor technologique, nous rappelant la nécessité d’une vigilance continue sur la sécurité et la fiabilité de ces systèmes.

Les problèmes d’hallucinations de l’IA sont comme des fantômes, roulant avec les progrès de l’intelligence artificielle, de l’“intelligence artificielle maladroite” de jadis à l’irrésistible “absurde sérieux” aujourd’hui. La montée en compétences pose de vraies inquiétudes concernant la “création” de l’IA et sa propension à générer des “absurdités”, défiant souvent nos attentes. Alors, face à ce défi partagé entre l’humanité et l’IA, quels réflexes pouvons-nous développer pour “domestiquer” les hallucinations et garantir des systèmes d’IA plus sûrs et fiables ?

Les hallucinations de l’IA : Pas sans solution

L’histoire des hallucinations IA prouve que ce défi accompagne l’évolution de l’IA, semblable à une “ombre” toujours présente. Face à l’IA, sommes-nous résignés à être désarmés ? Pas du tout ! Récemment, les chercheurs ont développé divers moyens techniques pour tenter de “maîtriser” cet insaisissable “fantôme”, afin d’apporter fiabilité et durabilité à l’AI.

Vérification des données : Bâtir de bonnes fondations

Ainsi que mentionné précédemment, une qualité insuffisante des données d’entraînement est une raison majeure des hallucinations de l’IA. Fournir des données “propres” et “saines” à notre modèle est fondamental pour prévenir l’apparition des hallucinations IA, tout comme une vérification complète de la santé.

• Nettoyage des données : À l’image des médecins qui éliminent les toxines, les scientifiques des données emploient diverses technologies pour “nettoyer” les données d’entraînement de l’IA, éliminant les informations erronées, complétant les lacunes et corrigeant les incohérences tout en s’efforçant de neutraliser les biais présents dans les données.
• Augmentation des données : La mise à jour des connaissances nécessite, pour un modèle IA, d’avoir un accès constant à des données diversifiées. À l’image des élèves qui profitent d’un large éventail d’exercices, il est crucial pour un modèle IA d’élargir les types de données que l’on lui fournit. Par exemple, lorsqu’on forme un modèle de reconnaissance d’images, les images existantes peuvent être renommées, tournées, recadrées,…

“Réformer son cerveau” : optimiser le modèle IA

En plus de fournir des données de qualité, optimiser le modèle IA peut également réduire le risque d’hallucinations.

• Édition du modèle : Si les modèles d’IA présentent de claires lacunes dans des domaines spécifiques — tels que l’afflux d’hallucinations — nous pourrions utiliser des techniques d’édition pour ajuster la structure ou ajuster au mieux les paramètres, un peu comme opérer un patient pour corriger ses défauts corporels.
• Ingénierie des prompts : Les modèles d’IA fonctionnent comme des robots qui doivent obéir aux instructions qu’on leur donne. La clarté, la précision et le design des paramètres des prompts permettent de mieux orienter les modèles pour qu’ils interprètent les intentions humaines, réduisant ainsi les hallucinations. Par exemple, en utilisant un modèle de rédaction IA, des variables telles que le style d’écriture, le thème, ou des mots clés peuvent orienter la sortie.

“Soutien au savoir” : La technologie RAG

La méthode RAG (Récupération et Génération Augmentée) rémunère l’IA avec un accès à des connaissances externes, comme un élève utilisant des manuels de référence pour mieux comprendre des problèmes. Voici comment fonctionne la technologie RAG :

1. Comprendre la question : Le modèle IA doit d’abord cerner la demande de l’utilisateur.
2. Récupérer les connaissances pertinentes : Le modèle sélectionne alors des informations dans une base de connaissances externe liée à la question.
3. Intégrer ces connaissances et raisonner : Le modèle d’IA combine ses prédictions en passant par le cadre de connaissances acquises pour produire la réponse finale ou le texte adéquat.

Les bénéfices de la technologie RAG se résument en ce qui suit :

• Précision améliorée : L’intégration d’informations pertinentes rend les sorties plus subjectives en consolidant les chances que des généralisations ne priment pas sur les contenus erronés.
• Cohérence accrue : L’assemblage des données récupérées par rapport à un modèle génératif garantit un haut degré de harmonie entre le contenu et la logique.
• Flexibilité d’application : La RAG peut être employée pour une variété de tâches de génération, qu’il s’agisse de rédaction, d’interrogation ou de traduction.

Limites de la technique RAG

Bien que RAG se révèle efficace pour réduire les hallucinations de l’IA, elle présente également certaines limites :

• Dépendance à la qualité de la récupération : Les succès de la RAG dépendent grandement de l’information accessible. Si les données sont erronées ou biaisées, le contenu généré s’en ressentira également.
• Exigences en ressources informatiques : L’alliance de la récupération et de la génération augmente les besoins en ressources informatiques, ce qui pourrait limiter les utilisations dans des contextes à ressources faibles.
• Vitesse de traitement subsidiaire : Étant donné qu’il faut d’abord exécuter une recherche d’information puis procéder à la génération, le processus peut être relativement lent en regard du besoin d’exécution rapide.

“Entraînement contre les perturbations” : Rendre l’IA “plus solide”

Lors de la formation, les modèles d’IA sont parfois confrontés à des données d’apprentissage “malveillantes”, par exemple, des informations intentionnellement erronées ou du bruit. Ces “perturbations” trompent les modèles sur ce à quoi ils doivent répondre, générant ainsi des hallucinations. Pour renforcer les modèles, nous pouvons utiliser des méthodes de formation contre les perturbations, afin d’exposer l’IA à ces informations déviantes pour lui enseigner comment les approcher et les gérer.

L’entraînement contre les perturbations agit comme un “exercice pratique” pour l’IA, lui permettant de demeurer lucide lorsqu’elle fait face à des situations trompeuses.

“Contrôler avec précision” : Par l’ingénierie des prompts

Pour éviter que l’IA tombe dans les pièges d’hallucinations, outre l’optimisation des données et des modèles, on peut aussi tirer parti des méthodes d’ “ingénierie de prompt”, agissant comme un entraîneur d’animaux, en donnant des instructions claires aux IA pour produire un contenu fiable.

La compréhension de l’IA à l’égard des prompts est directement liée à la génération de ses hallucinations. Des prompts clairs, spécifiques et bien dirigés aident l’IA à mieux interpréter les intentions humaines, diminuant ainsi les erreurs dues à un manque de discernement.

Par exemple, si nous demandons à l’IA “Les dates clés de la Seconde Guerre mondiale”, si la question est posée de manière simple et directe, l’IA puiserait dans son stock de connaissances pour fournir des suggestions peu fiables. En revanche, si nous spécifions que nous voulons que l’IA réponde “en se basant sur des documents historiques fiables” et que l’on restreint le cadre temporel, elle sera plus apte à produire une réponse précise.

Voici quelques techniques de prompt à adopter pour éviter les hallucinations de l’IA :

• Exiger de l’IA qu’elle cite des sources fiables:
  • Par exemple, en demandant des informations historiques, exiger que l’IA s’appuie sur des œuvres reconnues ;
  • Pour des faits scientifiques, exiger des références à des études publiées ;
  • En droit, veiller à ce que l’IA s’appuie sur des documents officiels.
• Demander un raisonnement détaillé de l’IA:
  • Cela peut aider à comprendre la chaîne logique entre les réponses données.
  • Par exemple, en questionnant des formules mathématiques, nous pouvons demander à l’IA de montrer les étapes du calcul ;
  • En matière de code, nous pouvons lui demander d’expliquer le code ligne par ligne.
• Limiter clairement le champ de l’IA:
  • Par exemple, pour les citations de personnalités, préciser les noms et les thématiques concernées ;
  • Pour les événements d’actualité, définir le cadre temporel et les mots clés pertinents.

Avec ces techniques, nous pouvons rendre les prompts plus explicites, précises et ciblées, orientant mieux l’IA dans la production de contenus fiables. Bien sûr, l’ingénierie des prompts n’est qu’un moyen d’assistance ; pour résoudre le problème des hallucinations de l’IA de manière fondamentale, nous devons travailler sur les données, les modèles, la formation et d’autres aspects plus globaux.

La gestion des hallucinations de l’IA est une tâche complexe, qui se prolongera. Les techniques actuelles encore insuffisantes pour résoudre complètement le problème, nous devrons continuer à explorer de nouvelles solutions et méthodes et renforcer la supervision et l’évaluation des systèmes d’IA pour rendre l’IA plus sûre, fiable et digne de confiance.

Hallucinations d’IA : Une réalité indéniable

Nous avons fait l’inventaire des diverses techniques disponibles pour faire face aux hallucinations de l’IA, qui apparaissent comme des “armes magiques” pour lutter contre cet ennemi donc tenace. Cependant, la douloureuse vérité est que les hallucinations de l’IA ne peuvent pas être complètement évitées.

Les “entraves théoriques” aux capacités de l’IA

“Les hallucinations sont inévitables : une limitation innée des modèles de langage de grande taille” (Xu et al., 2024) Cet article nous revenue sur des points majeurs qui expliquent l’impossibilité d’éliminer complètement les hallucinations de l’IA : les compétences des modèles sont limitées et délimitées.

• La connaissance de l’IA provient des données : L’IA est tributaire de ses données d’entrainement et ne peut pas dépasser leur portée, tout comme les étudiants ne peuvent pas répondre à des questions qui se situent en dehors des sujets étudiés.
• L’IA possède une capacité de raisonnement limitée : Même si elle dispose de vastes connaissances, ses capacités de raisonnement ne peuvent pas égaler celles de l’homme, rendant la production d’applications et l’apprentissage logique difficiles.

Ainsi, même avec des améliorations continues des données et de la structure des modèles, l’IA restera incapable de maîtriser toutes les connaissances ni de faire preuve de raisonnement ininterrompu.

Des “preuves” d’exemples : La continuité des “hallucinations”

Les nombreux exemples d’hallucinations de l’IA mentionnés précédemment corroborent l’idée que ces phénomènes sont “persistants”. Que ce soit pour les précédents juridiques inventés par ChatGPT ou pour les diagnostics erronés de l’IA en médecine, tous illustrent que même les modèles d’IA les plus avancés ne sont pas à l’abri d’erreurs.

Hallucinations de l’IA : Limites objectives

L’inévitabilité des hallucinations de l’IA apparaît comme un fait objectif, issu des limitations intrinsèques de la technologie d’IA elle-même, et non de simples erreurs humains. Nous devons reconnaître cette réalité et traiter l’IA technologique avec une approche plus prudente.

• L’IA n’est pas infaillible : Nous ne devons pas attendre des systèmes d’IA qu’ils résolvent tous les problèmes, ni considérer leurs jugements comme des vérités indiscutables.
• Appliquer l’IA avec prudence : Dans des domaines critiques tels que la médecine, la finance ou le droit, une grande prudence est de mise, accompagnée de mesures pour atténuer les risques portés par les hallucinations de l’IA.
• Amélioration continue des techniques : L’inévitabilité des hallucinations de l’IA ne signifie pas que nous devrions abandonner le développement de la technologie IA. Au contraire, nous devons redoubler de diligence pour améliorer les systèmes d’IA afin d’accroître leur fiabilité et leur sécurité, leur permettant de mieux servir la société humaine.

L’autre face des hallucinations de l’IA : Des surprises inattendues

Bien que les hallucinations de l’IA portent des risques divers, il serait simpliste de dire qu’elles n’en perdront jamais un joug. Les hallucinations d’IA peuvent, comme deux faces d’une pièce, receler à la fois des surprises inattendues, pouvant même devenir un moteur de progrès pour notre société.

L’IA ouvre son esprit : Stimuler la créativité humaine

Comme l’indiquent les travaux de “ “Confidently Nonsensical?” : Une enquête critique sur les Perspectives et Défis des ‘Hallucinations’ dans le NLP” (Narayanan Venkit et al., 2023), les hallucinations IA peuvent parfois générer des contenus nouveaux, inédits et attendus, offrant ainsi de l’inspiration pour la créativité artistique et la recherche scientifique.

• Nouveaux horizons pour la création artistique : Les hallucinations de l’IA aident les artistes à dépasser les pratiques de création traditionnelles pour explorer de nouveaux styles et formes d’art.
  • Par exemple, des artistes d’IA exploitent les effets d’hallucinations des modèles d’images pour créer des œuvres artistiques s’illustrant par leur style onirique et innovant, généralement marquées par un fort impact visuel.
• Nouvelles voies dans la recherche scientifique : Parfois, les hallucinations de l’IA mettent en lumière des schémas et ses anomalies insoupçonnées, n’ayant jamais été observées par des scientifiques, mais possédant une précieuse valeur scientifique.
  • Par exemple, lorsque le modèle IA traite des données astronomiques, il pourrait, de manière “accidentelle”, révéler un phénomène inattendu méritant une investigation scientifique plus approfondie.

L’IA en mode d’exploration : Accélérez l’avancement technologique

Les hallucinations de l’IA mettent en lumière un processus d’essai et d’erreur qui est courant pendant son développement. Chaque hallucination représente une occasion pour l’IA d’évoluer et de progresser. Analyser les origines de ces hallucinations nous permet de mieux appréhender les limites et d’améliorer le design ainsi que les méthodes d’entrainement d’IA.

Par exemple, lorsque les premiers systèmes de traduction automatique produisaient souvent des phrases délirantes et inappropriées, cela a entraîné sans cesse des développements algorithmiques, portant vers des traductions plus précises et fluides dans les outils contemporains. Aujourd’hui, les systèmes de traduction informatique se sont significativement améliorés grâce à l’apprentissage profond, mais les hallucinations de l’IA restent une préoccupation à ne pas négliger.

Les hallucinations d’IA : Une épée à double tranchant

Les hallucinations de l’IA sont à la fois un moteur de progrès humain et un coquillard qui se présente avec des conséquences imprévues. Nous devons adopter une vue nuancée des hallucinations en reconnaissant leurs risques potentiels, tout en explorant leurs valeurs possibles.

• Maximiser le positif : Nous devons savoir utiliser le côté positif des hallucinations de l’IA comme un levier pour stimuler la créativité et avancer technologique. Parallèlement, nous devons poursuivre activement la recherche pour contrer les hallucinations afin de réduire leurs risques.
• Collaboration HTA : La nature inéluctable des hallucinations de l’IA confère à l’homme un rôle crucial dans son développement. Nous devons renforcer la supervision et la guidance des systèmes d’IA pour garantir qu’ils servent à respecter les valeurs et les objectifs humains.

Les hallucinations d’IA représentent une “épreuve” dans le projet technologique, mais également un passage obligé vers un futur plus intelligent. Avec la combinaison de l’intelligence humaine et de l’IA, nous pouvons dépasser cette “épreuve” et envisager une coexistence harmonieuse entre l’IA et l’humanité.

Danser avec l’IA : chercher des opportunités au milieu des défis

Les hallucinations d’IA agissent comme un miroir, reflétant les ombres et lumières résidant le parcours du développement technologique. Nous devons non seulement reconnaître les risques et défis en matière de hallucinations IA, mais aussi les opportunités et espoirs qu’elles pourraient entraîner. La façon dont nous appréhendons les hallucinations IA conditionnera le cours futur de l’intelligence artificielle.

Hallucinations IA : Défis et opportunités simultanés

En révisant les sections précédentes, nous avons déjà compris que les hallucinations de l’IA sont du fait des limites techniques de ces systèmes, et ne peuvent être complètement évitées. Celles-ci pourraient induire des utilisateurs en erreur, diffuser de fausses informations, et amoindrir la crédibilité de ces systèmes IA, ce qui nécessitent notre vigilance et des mesures préventives.

Cependant, ces hallucinations peuvent également nous apporter de surprenantes révélations. Cela pourrait servir à éveiller la créativité humaine, améliorer les techniques, et même nous aider à faire de nouvelles découvertes. Les hallucinations de l’IA sont donc vues comme les deux côtés d’une pièce, avec des conséquences positives comme négatives.

La sagesse humaine : Orienter l’IA vers le bien

Le développement de la technologie IA ne peut être atteint que par le biais de la sagesse humaine. Ainsi, face aux hallucinations de l’IA, notre approche ne devrait pas être simplement technique, mais aussi éthique et sociale en cherchant des solutions pour assurer le développement sain de la technologie IA, avec un bénéfice net pour l’humanité.

• Établir des normes éthiques pour l’IA : Des normes éthiques explicites doivent être définies, orientant le développement et l’utilisation de l’IA afin d’assurer la conformité avec la valeur humaine et la morale, évitant des usages nuisibles.
• Renforcer la supervision de la technologie IA : Il est impératif d’activer des mécanismes de régulation pour les systèmes d’IA, tout en garantissant que les erreurs et biais soient détectés et corrigés rapidement.
• Élever le niveau de culture de l’IA parmi le public : Renforcer la connaissance publique sur la technologie de l’IA, sa logique et ses limitations, permettrait d’avoir une vision rationnelle sur la question des hallucinations IA, et d’éviter la désinformation.

Avenir de l’IA : Optimisme prudent

Le développement de l’IA offre à la société humaine de grandes opportunités jumelées à de nombreux défis. Nous croyons qu’avec la sagesse humaine et un engagement collectif, nous pourrions surmonter les défis liés aux hallucinations de l’IA, exploiter pleinement le potentiel contributif de cette technologie pour faire avancer la société.

Sur le chemin vers un futur intelligent, nous devons maintenir un regard optimiste tout en étant vigilants face aux risques potentiels, pour que notre progrès se déroule en tandem avec les IA, évoluant vers un avenir meilleur.

Conclusion

Tout a débuté par la découverte d’un bot d’un résumé sur un site qui, en prenant un lien d’un résumé d’article, m’a permis d’obtenir une synthèse que je pensais satisfaisante. J’étudiais des produits matériels exploitant l’IA, et bien que les réponses données semblaient assez cohérentes, je réalisai après coup qu’il ne s’était jamais vraiment préoccupé de la lecture du contenu. De plus, lors de la rédaction de ce texte, je me confrontai à ce même problématique, en réfléchissant, sans envisager d’encadrer ce dispositif comme une hallucination IA, j’en concluais quelques éléments :

• Du point de vue stratégique, les articles de résumé sont souvent produits sans que l’IA ne lise intégralement l’ensemble du document, mais plutôt en se concentrant sur certains segments, le début et la fin courtem or tout au long du document.
• L’utilisation de la bibliothèque Python request pourrait en fait expliquer le manque de rapidité dans la récupération d’informations, car de nombreux modèles de langage ne se sont pas véritablement engagés à rechercher dans les documents en ligne, produisant ainsi une réponse faussement précise.

Ainsi, en dépit de ces différents arguments, il est évident qu’il serait trop facile de blâmer ces apparents “débats” sur les hallucinations de l’IA.

Gemini	Page Reconnue
Le contenu ne mentionne nullement PaLM, mais l’IA ne se consacre pas à expliquer qu’il négatif ou négligé, au sujet de ses capacités à se connecter au monde.

Références

• Naviguer dans les Hallucinations pour le Raisonnement sur des Activités Involontaires
• Exploration des Mécanismes et Stratégies d’Adaptation des Hallucinations de l’IA
• Analyse du Biais de Données et son Impact sur les Systèmes d’IA
• L’Impact de la Qualité des Données sur les Hallucinations de l’IA
• Application de l’IA dans le Domaine Médical et ses Problématiques d’Hallucination
• Application de la Technologie RAG (Récupération-Augmentée) pour Réduire les Hallucinations de l’IA
• Mécanismes des Hallucinations Non-Factuelles dans les Modèles de Langage
• “Confidently Nonsensical?” : Une Enquête Critique sur les Perspectives et Défis des ‘Hallucinations’ dans le NLP
• Désolé, Revenez Encore (SCA) - Améliorer la Compréhension et Diminuer les Hallucinations avec [PAUSE] -injected Optimal Paraphrasing
• HILL : Un Identifiant d’Hallucinations pour les Modèles de Langage de Grande Taille