Lors du podcast IA pas que la Data, Rémi Louf, co-fondateur de .TXT, aborde ces sujets en profondeur. Il partage son expertise sur la manière de rendre les modèles de langage plus déterministes, tout en s’appuyant sur des données parfois incertaines.
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L’intelligence artificielle (IA) occupe une place de plus en plus importante dans notre société, avec des applications allant de l’automatisation à l’analyse prédictive. Cependant, au cœur de ces avancées se trouvent des questions complexes concernant la gestion des données et le besoin de déterminisme dans les résultats produits par ces algorithmes. Lors du podcast IA pas que la Data, animé par Thomas Meimoun et Pierre Vannier, Rémi Louf, co-fondateur de .TXT, aborde ces sujets en profondeur. Il partage son expertise sur la manière de rendre les modèles de langage plus déterministes, tout en s’appuyant sur des données parfois incertaines.
Ce podcast est disponible en version audio ici.
L’intelligence artificielle, particulièrement dans le domaine des modèles de langage (LLM), s’appuie sur des modèles probabilistes pour générer des réponses. Cette nature stochastique signifie que, même avec des paramètres identiques, les résultats peuvent varier. Cela peut devenir problématique pour les entreprises qui nécessitent des réponses précises et déterministes. Comme l’a souligné Rémi Louf, co-fondateur de .TXT, la plupart des modèles actuels présentent une forme d’incertitude, même avec des paramètres ajustés au maximum, ce qui complique leur utilisation dans des environnements où la rigueur est essentielle.
« Il y a beaucoup de stochastique dans les LLM. Même avec une température à zéro, donc censée être purement déterministe, on ne sait jamais vraiment ce qu'on va obtenir »
Le défi majeur est donc de gérer cette incertitude inhérente à l’IA tout en offrant des garanties de structure dans les données de sortie. Il s'agit d'un équilibre délicat à trouver entre flexibilité et exactitude.
Pour qu'une IA soit utilisable dans des environnements industriels et commerciaux, il est essentiel de lui intégrer une forme de déterminisme. Cela signifie que, quelle que soit la demande, le modèle doit produire une sortie stable et prévisible, respectant des règles strictes. C’est précisément ce qu’a entrepris l’équipe de .TXT avec leur projet Outlines : apporter une couche de déterminisme aux sorties des modèles de langage.
« Ce qu'on fait, c'est qu'on rajoute du déterminisme. Si tu demandes à un modèle de sortir des données sous un certain format, tu n'es pas toujours garanti de l'obtenir. Nous, on te donne cette garantie. »
Comme Rémi l’explique, ce déterminisme est essentiel pour les grandes entreprises qui souhaitent intégrer l’IA à leurs systèmes d’information. Elles ont besoin d’une assurance que l’output respectera un format défini, surtout lorsqu’il s’agit de structurer des données en fonction de critères spécifiques, tels que des formats JSON ou XML. Ce souci du détail garantit que les informations fournies par l’IA sont utilisables sans nécessiter de corrections humaines massives.
« On prend la distribution de probabilité du modèle et on vérifie chaque élément pour garantir qu'il respecte la structure requise », précise Rémi dans le podcast.
Cette approche permet de concilier la flexibilité des modèles d'IA avec les exigences de fiabilité du monde professionnel.
Toute intelligence artificielle repose sur des données. Celles-ci sont à la fois son carburant et la source de ses limites. Le problème qui se pose souvent est celui des biais dans les données. Si les données d’entraînement sont issues de sources biaisées ou partielles, le modèle produit des résultats biaisés. Rémi met en garde contre cette illusion de neutralité scientifique que peuvent véhiculer certains modèles : ce n’est pas parce qu’un modèle est performant qu’il est objectif.
« Le problème, c’est qu’on livre ces modèles avec une illusion d'objectivité, alors que les données d'Internet sont pleines de biais. Cela donne l’impression que l’IA est neutre et scientifique, mais ce n’est souvent pas le cas »
Cela pose un défi majeur pour la communauté IA : comment minimiser ces biais tout en continuant à utiliser des modèles de plus en plus sophistiqués ? Il est impératif d’auditer les jeux de données, de diversifier les sources et de s’assurer que les biais potentiels soient identifiés en amont du développement des modèles d’IA. Cependant, cette gestion des données doit être faite avec une rigueur quasi scientifique, car elle est au cœur de l’évolution et de la crédibilité des technologies IA dans la société.
L’épisode du podcast IA pas que la Data avec Rémi Louf met en lumière des questions fondamentales sur l’avenir de l’intelligence artificielle. Alors que les entreprises cherchent à intégrer ces technologies à grande échelle, l'enjeu du déterminisme et de la gestion des données reste crucial. La capacité à fournir des réponses structurées et prévisibles, tout en minimisant les biais présents dans les données, sera un facteur clé pour l’avenir de l’IA.
Comme le souligne Rémi , les modèles IA doivent évoluer pour répondre à des exigences croissantes en matière de précision et de conformité : « On est confiants, car les gens supportent nos méthodes, et je pense que c’est un marché qui va exploser. » En introduisant des solutions comme Outlines, l’équipe de .TXT montre qu’il est possible de combiner innovation technologique et fiabilité, ouvrant ainsi la voie à une adoption plus large de l’IA dans divers secteurs.
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