L’intelligence artificielle générative (IA générative) a changé à jamais notre manière d’interagir avec la technologie.
ChatGPT a dit :
Des solutions comme ChatGPT peuvent produire des réponses bien argumentées et articulées en quelques secondes. La plupart des utilisateurs examinent attentivement le contenu généré par l’IA avant de l’utiliser ou de le réutiliser — du moins au début. Avec le temps, il est facile de faire trop confiance à l’IA générative. C’est là que les problèmes commencent.
Les outils d’intelligence artificielle générative s’intègrent dans plusieurs secteurs à enjeux élevés, notamment la maintenance industrielle. Bien que le potentiel de l’IA générative soit immense, les risques sont tout aussi flagrants.
Dans une interview récente, Tom Rombouts, Directeur Fiabilité et Solutions Pilotées par les Données chez I-care, a comparé l’IA générative à un oncle ivre lors d’une fête de famille. Décryptons cette comparaison révélatrice afin de comprendre comment tirer parti des réflexions de Rombouts pour mieux maîtriser une IA incontrôlable.
Comment l’IA se comporte comme un oncle ivre
Sir Winston Churchill a un jour déclaré : « La plus grande leçon dans la vie, c’est de savoir que même les imbéciles ont parfois raison. »
L’IA générative n’a pas seulement raison de temps en temps — elle a raison la plupart du temps. Et c’est bien là tout le problème.
Presque chaque réponse fournie par des outils comme ChatGPT est grammaticalement irréprochable et rédigée avec une syntaxe experte. Ces réponses inspirent confiance, d’autant plus qu’elles sont transmises exclusivement par écrit. C’est là que la comparaison de Tom Rombouts avec l’oncle ivre entre en jeu.
Imaginez que vous êtes à une réunion de famille, et que tout le monde participe à une discussion animée. Parmi eux se trouve votre oncle. C’est un homme intelligent, qui donne habituellement de bons conseils. Mais aujourd’hui, il a un peu trop bu.
Votre oncle parle avec assurance en partageant des conseils d’investissement et de grandes théories sur le marché boursier. Heureusement, vous l’entendez articuler de manière confuse et le voyez tituber. Vous comprenez alors que ses conseils ne sont pas fiables dans son état actuel.
Imaginez maintenant que vous ne lisiez qu’une transcription de ses paroles, corrigée de ses bégaiements et autres incohérences. Ses conseils paraîtraient bien plus convaincants si vous ne saviez pas qu’il était ivre.
C’est exactement le problème auquel sont confrontés les utilisateurs de l’IA générative. Le texte semble soigné et extrêmement convaincant, surtout si le lecteur ne possède pas les compétences nécessaires pour distinguer les absurdités des conseils pertinents.
Pourquoi on ne peut pas toujours faire confiance à l’IA
L’IA générative repose sur d’immenses volumes de données, mais toutes ces informations ne sont pas exactes ni fiables. Il arrive que des données biaisées, voire complètement fausses, se retrouvent intégrées dans les réponses. Le résultat : des contenus trompeurs qui peuvent avoir de graves conséquences pour votre entreprise.
Comment « dégriser » l’IA générative
Lutter contre la tendance de l’IA à produire des contenus trompeurs nécessite la mise en place de mécanismes de contrôle qualité solides, notamment :
- La vérification des faits
- Une supervision humaine
- La formation des utilisateurs à repérer les erreurs de l’IA
- Des outils d’IA sophistiqués capables de reconnaître leurs incertitudes
Il est également essentiel de tester la capacité d’un modèle d’IA à distinguer les bonnes informations des mauvaises. Lui fournir volontairement de la désinformation peut renforcer sa capacité à détecter les absurdités.
Utiliser l’IA (mais toujours la vérifier)
Ne laissez pas la comparaison avec l’oncle ivre vous décourager d’utiliser l’intelligence artificielle. Votre entreprise devrait utiliser l’IA. Il faut simplement veiller à toujours vérifier les informations reçues afin d’éviter des erreurs embarrassantes.
Avec les bons mécanismes de contrôle en place, l’IA peut véritablement transformer votre organisation.
Article rédigé par Tom Rombouts, Directeur Fiabilité
