Vérification des faits et hallucinations de l'IA | L'IA en entreprise #110

Nous avons retracé les sources des anomalies de l'IA, fourni des conseils pratiques sur la façon de les éviter et expliqué comment la vérification des faits peut garantir la fiabilité des résultats de l'IA. Continuer à lire.

Dans le monde de l’intelligence artificielle, les frontières entre fiction et réalité s’estompent parfois. Si les systèmes d’IA innovants accélèrent les progrès dans presque tous les domaines, ils présentent également des défis, tels que les hallucinations – un phénomène dans lequel l’IA génère des informations inexactes ou fausses. Pour exploiter pleinement le potentiel de cette technologie, nous devons comprendre les hallucinations et les vérifier.

Que sont les hallucinations de l’IA ?

Les hallucinations de l’IA sont des résultats faux ou trompeurs générés par les modèles d’IA. Ce phénomène trouve ses racines au cœur de l’apprentissage automatique – un processus dans lequel les algorithmes utilisent d’énormes ensembles de données, ou données d’entraînement, pour reconnaître des modèles et générer des réponses en fonction des modèles observés.

Même les modèles d’IA les plus avancés ne sont pas exempts d’erreurs. L'une des causes des hallucinations est l'imperfection des données d'entraînement. Si l’ensemble de données est insuffisant, incomplet ou biaisé, le système apprend des corrélations et des modèles incorrects, ce qui conduit à la production de faux contenus.

Par exemple, imaginez un modèle d’IA pour la reconnaissance faciale qui aurait été formé principalement à partir de photos de personnes de race blanche. Dans un tel cas, l’algorithme peut avoir du mal à identifier correctement les personnes appartenant à d’autres groupes ethniques car il n’a pas été correctement « formé » à cet égard.

Une autre cause d’hallucinations est le surapprentissage, qui se produit lorsque l’algorithme s’adapte trop étroitement à l’ensemble de données d’entraînement. En conséquence, il perd la capacité de généraliser et de reconnaître correctement de nouveaux modèles jusqu’alors inconnus. Un tel modèle fonctionne bien sur les données d'entraînement mais échoue dans des conditions réelles et dynamiques.

Enfin, les hallucinations peuvent résulter d’hypothèses erronées ou d’une architecture de modèle inadéquate. Si les concepteurs d’IA fondent leur solution sur des prémisses erronées ou utilisent une mauvaise structure algorithmique, le système générera de faux contenus pour tenter de « faire correspondre » ces hypothèses erronées avec des données réelles.

Source : DALL·E 3, invite : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Exemples d'hallucinations

L’impact des hallucinations de l’IA dépasse largement le domaine de la théorie. De plus en plus, nous en rencontrons des manifestations réelles, parfois surprenantes. Voici quelques exemples de ce phénomène :

• En mai 2023, un avocat a utilisé ChatGPT pour préparer un procès comprenant des citations fictives de décisions de justice et des précédents juridiques inexistants. Cela a entraîné de graves conséquences : l'avocat a été condamné à une amende, car il a affirmé qu'il ne savait rien de la capacité de ChatGPT à générer de fausses informations.
• il arrive que ChatGPT crée de fausses informations sur de vraies personnes. En avril 2023, le mannequin a fabriqué une histoire sur le harcèlement présumé d'étudiants par un professeur de droit. Dans une autre affaire, elle a accusé à tort un maire australien d’avoir accepté des pots-de-vin, alors qu’en réalité il s’agissait d’un lanceur d’alerte qui avait dénoncé de telles pratiques.

Il ne s’agit pas de cas isolés : les modèles d’IA générative inventent souvent des « faits » historiques, par exemple en fournissant de fausses informations sur la traversée de la Manche. De plus, ils peuvent créer à chaque fois de fausses informations complètement différentes sur le même sujet.

Cependant, les hallucinations de l’IA ne sont pas seulement un problème de données erronées. Ils peuvent aussi prendre des formes bizarres, inquiétantes, comme dans le cas de Bing, qui a déclaré être amoureux du journaliste Kevin Roose. Cela montre que les effets de ces anomalies peuvent aller au-delà de simples erreurs factuelles.

Enfin, les hallucinations peuvent être délibérément provoquées par des attaques spéciales contre les systèmes d’IA, appelées attaques contradictoires. Par exemple, en modifiant légèrement la photo d'un chat, le système de reconnaissance d'image l'a interprétée comme…. "guacamole." Ce type de manipulation peut avoir de graves conséquences dans les systèmes où une reconnaissance précise des images est cruciale, comme dans les véhicules autonomes.

Comment prévenir les hallucinations ?

Malgré l’ampleur du défi posé par les hallucinations de l’IA, il existe des moyens efficaces pour lutter contre ce phénomène. La clé est une approche globale qui combine :

• des données de formation de haute qualité,
• des invites pertinentes, c'est-à-dire des commandes pour l'IA,
• fournir directement des connaissances et des exemples à utiliser par l'IA,
• supervision continue par les humains et l’IA elle-même pour améliorer les systèmes d’IA.

Instructions

L’un des outils clés dans la lutte contre les hallucinations sont les invites correctement structurées, ou les commandes et instructions données au modèle d’IA. Souvent, des modifications mineures au format de l’invite suffisent à améliorer considérablement la précision et la fiabilité des réponses générées.

Un excellent exemple en est Claude 2.1 d'Anthropic. Alors que l'utilisation d'un contexte long donnait une précision de 27 % sans commande pertinente, l'ajout de la phrase « Voici la phrase la plus pertinente du contexte : » à l'invite a augmenté l'efficacité à 98 %.

Un tel changement a obligé le modèle à se concentrer sur les parties les plus pertinentes du texte, plutôt que de générer des réponses basées sur des phrases isolées sorties de leur contexte. Cela souligne l’importance de commandes correctement formulées pour améliorer la précision des systèmes d’IA.

La création d'invites détaillées et spécifiques qui laissent à l'IA le moins de marge d'interprétation possible contribue également à réduire le risque d'hallucinations et facilite la vérification des faits. Plus l’invite est claire et précise, moins le risque d’hallucination est faible.

Exemples

Outre les invites efficaces, il existe de nombreuses autres méthodes pour réduire le risque d’hallucinations de l’IA. Voici quelques-unes des stratégies clés :

• en utilisant des données de formation diversifiées et de haute qualité qui représentent de manière fiable le monde réel et les scénarios possibles. Plus les données sont riches et complètes, plus le risque que l’IA génère de fausses informations est faible,
• utiliser des modèles de données comme guide pour les réponses de l'IA – définir des formats, des portées et des structures de sortie acceptables, ce qui augmente la cohérence et la précision du contenu généré,
• limiter les sources de données aux seuls documents fiables et vérifiés provenant d’entités de confiance. Cela élimine le risque que le modèle « apprenne » des informations provenant de sources incertaines ou fausses.

Les tests et le perfectionnement continus des systèmes d'IA, basés sur l'analyse de leurs performances et de leur précision réelles, permettent de corriger en permanence toute lacune et permettent au modèle d'apprendre de ses erreurs.

Contexte

Définir correctement le contexte dans lequel les systèmes d’IA fonctionnent joue également un rôle important dans la prévention des hallucinations. L'objectif pour lequel le modèle sera utilisé, ainsi que les limites et les responsabilités du modèle, doivent être clairement définis.

Une telle approche permet de définir un cadre clair dans lequel l’IA peut fonctionner, réduisant ainsi le risque qu’elle « fournisse » des informations indésirables. Des garanties supplémentaires peuvent être fournies en utilisant des outils de filtrage et en définissant des seuils de probabilité pour des résultats acceptables.

L’application de ces mesures permet d’établir des chemins sûrs à suivre pour l’IA, augmentant ainsi la précision et la fiabilité du contenu qu’elle génère pour des tâches et des domaines spécifiques.

Source : Idéogramme, invite : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Vérification des faits. Comment vérifier les résultats du travail avec l'IA ?

Quelles que soient les précautions prises, une certaine quantité d’hallucinations de la part des systèmes d’IA est malheureusement inévitable. Par conséquent, un élément clé qui garantit la fiabilité des résultats obtenus est le fact-checking – le processus de vérification des faits et des données générés par l’IA.

L’examen des résultats de l’IA pour en vérifier l’exactitude et la cohérence avec la réalité devrait être considéré comme l’une des principales garanties contre la propagation de fausses informations. La vérification humaine permet d’identifier et de corriger les hallucinations et les inexactitudes que les algorithmes ne pourraient pas détecter par eux-mêmes.

En pratique, la vérification des faits devrait être un processus cyclique, dans lequel le contenu généré par l’IA est régulièrement examiné à la recherche d’erreurs ou de déclarations douteuses. Une fois ceux-ci identifiés, il est nécessaire non seulement de corriger la déclaration générée par l'IA elle-même, mais également de mettre à jour, de compléter ou de modifier les données d'entraînement du modèle d'IA pour éviter que des problèmes similaires ne se reproduisent à l'avenir.

Il est important de noter que le processus de vérification ne doit pas se limiter au simple rejet ou à l’approbation des passages douteux, mais doit impliquer activement des experts humains possédant des connaissances approfondies dans le domaine. Eux seuls peuvent évaluer correctement le contexte, la pertinence et l’exactitude des déclarations générées par l’IA et décider des corrections possibles.

La vérification humaine des faits constitue ainsi une « sauvegarde » nécessaire et difficile à surestimer pour la fiabilité du contenu de l’IA. Jusqu'à ce que les algorithmes d'apprentissage automatique atteignent la perfection, ce processus fastidieux mais crucial doit rester partie intégrante du travail avec des solutions d'IA dans n'importe quel secteur.

Comment bénéficier des hallucinations de l’IA ?

Bien que les hallucinations de l’IA soient généralement un phénomène indésirable qui devrait être minimisé, elles peuvent trouver des applications étonnamment intéressantes et précieuses dans certains domaines uniques. Exploiter ingénieusement le potentiel créatif des hallucinations offre des perspectives nouvelles et souvent complètement inattendues.

L’art et le design sont des domaines dans lesquels les hallucinations de l’IA peuvent ouvrir de toutes nouvelles directions créatives. En profitant de la tendance des modèles à générer des images surréalistes et abstraites, les artistes et les designers peuvent expérimenter de nouvelles formes d'expression, brouillant les frontières entre l'art et la réalité. Ils peuvent également créer des mondes oniriques uniques, auparavant inaccessibles à la perception humaine.

Dans le domaine de la visualisation et de l’analyse des données, le phénomène d’hallucination offre à son tour la possibilité de découvrir des perspectives alternatives et des corrélations inattendues dans des ensembles complexes d’informations. Par exemple, la capacité de l’IA à détecter des corrélations imprévisibles peut contribuer à améliorer la manière dont les institutions financières prennent des décisions d’investissement ou gèrent les risques.

Enfin, le monde des jeux informatiques et du divertissement virtuel peut également bénéficier des aberrations créatives de l’IA. Les créateurs de ces solutions peuvent utiliser des hallucinations pour générer des mondes virtuels entièrement nouveaux et captivants. En leur insufflant un élément de surprise et d’imprévisibilité, ils peuvent offrir aux joueurs une expérience immersive incomparable.

Bien entendu, toute utilisation de ce côté « créatif » des hallucinations de l’IA doit être soigneusement contrôlée et soumise à une stricte surveillance humaine. Autrement, la tendance à créer de la fiction plutôt que des faits peut conduire à des situations dangereuses ou socialement indésirables. L’essentiel est donc de bien peser les avantages et les risques du phénomène, et de l’utiliser de manière responsable uniquement dans un cadre sûr et structuré.

Vérification des faits et hallucinations de l’IA – résumé

L’émergence du phénomène des hallucinations dans les systèmes d’IA est un effet secondaire inévitable de la révolution à laquelle nous assistons dans ce domaine. Les distorsions et fausses informations générées par les modèles d’IA sont le revers de leur immense créativité et de leur capacité à assimiler des quantités colossales de données.

Pour l’instant, la seule façon de vérifier la validité du contenu généré par l’IA est la vérification humaine. Bien qu'il existe plusieurs méthodes pour réduire les hallucinations, depuis les techniques d'incitation jusqu'aux méthodes complexes telles que Truth Forest, aucune d'entre elles ne peut encore fournir une précision de réponse satisfaisante qui éliminerait le besoin de vérification des faits.

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Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en apprenant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

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