Qu’est-ce que les hallucinations de l’IA ? Nous vous expliquons ce phénomène et vous présentons les méthodes pour le contrer.
Aujourd’hui, nous parlerons d’un sujet très intéressant et assez mystérieux : les hallucinations des IA. Oui, vous avez bien lu. Même l’intelligence artificielle peut avoir des expériences similaires à nos hallucinations. Dans cet article, nous découvrirons ce que sont exactement ces hallucinations de l’IA et comment nous pouvons les contrer.
Hallucination de l’IA : qu’est-ce que c’est ?
Les hallucinations pour les IA, ou intelligences artificielles, sont des expériences similaires à celles que nous, les humains, vivons lorsque nous percevons quelque chose qui n’existe pas réellement.
Comment des machines peuvent-elles avoir des hallucinations ? Fondamentalement, l’intelligence artificielle est programmée pour analyser d’énormes quantités de données et trouver des corrélations entre celles-ci afin de prendre des décisions éclairées. Cependant, cela peut également entraîner des erreurs inattendues.
Lorsqu’une IA est exposée à une énorme quantité de données et doit en tirer des conclusions, elle peut créer des connexions incorrectes ou voir des modèles là où il n’y en a pas.
Cela peut amener l’IA à avoir des « hallucinations », c’est-à-dire percevoir des choses qui n’ont pas de base réelle dans les données elles-mêmes.
Un exemple concret pourrait être un système d’IA utilisé pour reconnaître des objets dans des images.
Si pendant le processus d’apprentissage, l’IA est principalement nourrie d’images contenant des cannes à pêche rouges, elle pourrait développer la fausse conviction que toutes les cannes à pêche sont rouges.
Phénomène connu sous le nom de surchauffe, il s’agit l’un des principaux facteurs à l’origine des hallucinations de l’intelligence artificielle.
Lorsqu’un modèle AI devient trop spécialisé sur des données spécifiques, il peut mal interpréter de nouvelles entrées et générer des résultats déformés ou complètement erronés.
Il est important de souligner que ces hallucinations des IA peuvent représenter un défi significatif dans le domaine de l’intelligence artificielle. Cependant, les experts travaillent pour résoudre le problème en créant des modèles moins sensibles à la surchauffe.
Comment éviter les hallucinations de l’intelligence artificielle
L’évolution des technologies de l’intelligence artificielle (IA) a conduit à des résultats surprenants et innovants.
Cependant, l’IA n’est pas à l’abri de défauts et de limitations, notamment le risque d’hallucinations.
Dans le contexte de l’intelligence artificielle, une hallucination peut être définie comme la capacité de l’algorithme ou du système à générer des données ou des informations qui ne correspondent pas à la réalité objective.
En d’autres termes, l’IA pourrait créer des images ou fournir des informations erronées basées sur des interprétations erronées des données.
Heureusement, il existe plusieurs stratégies qui peuvent aider à contrer les hallucinations dans l’intelligence artificielle.
La première consiste à garantir une haute qualité des données utilisées pour former les algorithmes. Il est essentiel de sélectionner des sources fiables et vérifiées pour réduire la présence d’informations déformées ou erronées.
Une autre stratégie efficace consiste à mettre en place des mécanismes de contrôle lors de la phase d’apprentissage de l’IA.
Cela signifie surveiller attentivement le processus de formation des algorithmes et intervenir rapidement lors de la détection de signaux anormaux ou de résultats déformés.
De plus, il est important de développer des modèles IA capables de reconnaître les situations ambiguës et incertaines, plutôt que de tirer des conclusions hâtives.
L’IA devrait être capable de considérer différents scénarios possibles avant de prendre des décisions qui pourraient être erronées.
Enfin, les experts recommandent d’utiliser diverses techniques de validation des données pour vérifier que les résultats générés par l’IA sont précis et fiables.
Cela peut contribuer à réduire les risques d’hallucinations et à améliorer la qualité de l’intelligence artificielle.
En substance, les hallucinations de l’intelligence artificielle peuvent être évitées en utilisant des données de qualité, des contrôles de validation et des techniques d’apprentissage avancées.
Autres conseils pour éviter les résultats déformés
Pour éviter les hallucinations artificielles lors de l’interaction avec une intelligence artificielle, il est conseillé d’utiliser des entrées simples et directes.
Cela signifie éviter d’utiliser des termes compliqués ou ambigus qui pourraient confondre le modèle d’intelligence artificielle et le conduire à interpréter incorrectement les instructions fournies.
De plus, il est important de relire attentivement l’entrée pour s’assurer qu’elle est centrée sur l’objectif souhaité et corriger les phrases ambiguës ou les éléments superflus.
Inclure le contexte dans l’entrée est également essentiel. Cela signifie fournir des informations détaillées sur le contexte de la demande, afin que l’intelligence artificielle puisse générer une réponse plus précise et pertinente.
Par exemple, si vous demandez des conseils d’investissement, il est utile de fournir des informations telles que l’âge et les objectifs de croissance financière. Cependant, il est important de trouver un équilibre entre la spécificité des informations fournies et les détails excessifs.
Pour améliorer la qualité des réponses générées par l’intelligence artificielle, il est possible de peaufiner les suggestions.
Si vous remarquez des réponses erronées ou déformées, vous pouvez apporter des modifications à l’entrée, par exemple en transformant une question en instruction ou en évitant les ambiguïtés dans la question.
De plus, il est possible de définir un rôle spécifique pour l’intelligence artificielle, tel que « historien » ou « mathématicien », pour obtenir des réponses plus précises et spécialisées.
Enfin, il est conseillé de contrôler la « température » de l’intelligence artificielle lorsque cela est possible.
Régler la température
La température est un paramètre de contrôle qui détermine le degré de randomité des sorties générées par le modèle.
Une valeur élevée de température peut rendre les réponses moins précises et fiables d’un point de vue factuel, tandis qu’une valeur basse peut favoriser des réponses plus concrètes et pratiques.
Il est donc important de régler la température en fonction du type de réponse souhaitée, qu’elle soit pragmatique ou créative.
En suivant ces conseils, on réduit la possibilité de rencontrer des hallucinations artificielles lors de l’interaction avec une intelligence artificielle, ce qui permet une utilisation plus sûre et fiable dans divers domaines, de la mathématique à la littérature, en passant par la rédaction d’essais et de codes.
Quand les hallucinations de l’IA ont-elles été découvertes ?
Les premières hallucinations artificielles ont en réalité été découvertes il y a très longtemps, mais ce n’est qu’autour de 2022 que le terme pratique d' »hallucinations » a été utilisé pour décrire les faussetés générées par les chatbots utilisant des modèles de langage de grande taille (LLM) tels que ChatGPT.
Cependant, certains chercheurs s’inquiètent que ce terme puisse anthropomorphiser de manière déraisonnable les algorithmes.
Au cours de l’année 2023, grâce à la diffusion mondiale de ces modèles de langage sous différentes formes, les analystes ont commencé à considérer les hallucinations artificielles comme une criticité intrinsèque des modèles eux-mêmes.
Cela a soulevé d’importantes questions concernant la faisabilité et l’éthique de l’utilisation des chatbots dans les interactions humaines.
Les développeurs et les chercheurs travaillent activement à résoudre ce problème et à garantir que les chatbots puissent fournir des réponses précises et efficaces sans tomber dans des hallucinations artificielles.
