Pourquoi l’IA fait des erreurs ?

Les intelligences artificielles, malgré leurs prouesses, génèrent parfois des réponses incohérentes ou erronées. Ce phénomène, appelé « hallucination », est particulièrement fréquent dans les grands modèles de langage (LLMs). Cet article explore les raisons pour lesquelles l’IA hallucine et propose des solutions pour limiter ces erreurs.

Comprendre pourquoi l’IA fait des erreurs

Les grands modèles de langage (LLMs), comme ChatGPT, fonctionnent selon des mécanismes probabilistes. Ces modèles prédisent le mot ou la phrase la plus probable en se basant sur des milliards de textes. Cependant, l’IA hallucine souvent à cause de ce fonctionnement probabiliste et de la qualité des données d’entraînement.

Qu’est-ce que le fonctionnement probabiliste ?

Contrairement à un humain qui réfléchit logiquement, un LLM utilise des calculs pour déterminer la réponse la plus pertinente. À partir du contexte fourni, il attribue des probabilités à différents mots ou phrases et sélectionne celle qui semble la plus probable.

Exemples concrets des erreurs de l’IA:

1. Réponse plausible mais erronée : Si vous demandez « Qui a écrit Les Misérables en 1920 ? », l’IA pourrait répondre « Marcel Proust », car ce nom est statistiquement associé à la littérature de l’époque, bien que l’auteur soit Victor Hugo.
2. Génération de faits inventés : En demandant « Quel est le plus grand fleuve de Mars ? », l’IA pourrait répondre « Le fleuve Zeta », un nom inventé mais plausible dans le contexte d’une question sur la planète.

Ces exemples illustrent comment les probabilités influencent les réponses. L’IA ne comprend pas le contenu, mais applique des règles statistiques pour choisir une réponse, ce qui peut mener à des incohérences.

Les données d’entraînement et la méthode de génération des réponses

En plus de son fonctionnement probabiliste, la qualité des données d’entraînement est un facteur majeur des erreurs qui explique pourquoi l’IA fait des erreurs. Si les données sont incomplètes, biaisées ou erronées, l’IA hallucine en reproduisant ces imperfections.

Les réponses des LLMs sont également influencées par leur méthode de génération. Ils ne « pensent » pas comme des humains, mais produisent une séquence de mots qui semble logique statistiquement. Cette approche rend les modèles puissants pour créer des contenus variés, mais elle n’élimine pas les risques d’erreurs factuelles.

Comment réduire les erreurs des IA

Bien que les IA, notamment les grands modèles de langage (LLMs), soient puissants, il est possible de minimiser leurs erreurs grâce à des stratégies adaptées. Voici comment mieux interagir avec elles :

1. Préciser vos prompts :

Un prompt bien rédigé améliore la qualité des réponses. Soyez clair, précis et ajoutez des détails contextuels.

• Exemple : Au lieu de demander « Qui est un scientifique célèbre ? », essayez « Qui est un scientifique célèbre du XXe siècle connu pour ses travaux en physique quantique ? ».
• Fournir des exemples ou des formats spécifiques (comme une liste ou un tableau) aide également l’IA à structurer sa réponse.

Pour optimiser vos interactions, consultez notre article Peut-on vraiment créer le prompt parfait ?.

Découvrez ici des conseils pour écrire de meilleurs prompts.

2. Valider les réponses :

Les IA ne sont pas infaillibles et leurs réponses doivent être vérifiées.

• Croisez les informations avec des sources fiables, surtout pour des données sensibles ou techniques.
• Si l’IA fournit des références ou des liens, vérifiez leur authenticité. Par exemple, une IA peut citer un ouvrage inexistant.

3. Utiliser des outils spécialisés :

Les LLMs généralistes, comme ChatGPT, ne conviennent pas toujours à des tâches spécifiques.

• Pour des domaines précis, utilisez des IA entraînées sur des bases de données spécialisées. Par exemple, des IA médicales pour des diagnostics ou des modèles financiers pour des analyses économiques.
• Ces outils spécialisés réduisent les risques d’erreurs, car ils s’appuient sur des connaissances vérifiées dans leur domaine.

4. Décomposer les tâches complexes :

Pour des demandes complexes, divisez votre question en étapes simples.

• Exemple : Au lieu de demander « Résume-moi ce rapport et trouve les points clés », commencez par « Résume-moi ce rapport », puis « Identifie les points clés du résumé. »

5. Ajuster les paramètres de génération :

Certains LLMs permettent de régler des paramètres, comme la “température”.

• Une température basse favorise des réponses cohérentes mais moins créatives.
• Une température élevée produit des réponses variées mais parfois incohérentes. Adaptez ces réglages selon vos besoins.

6. Tirer parti des erreurs pour affiner vos interactions :

Chaque réponse imparfaite est une opportunité d’amélioration.

• Observez comment l’IA interprète vos demandes et ajustez vos formulations.
• Si une erreur est répétée, identifiez si elle provient du prompt ou des limites du modèle.

Conclusion « Pourquoi l’IA fait des erreurs ? »

L’IA hallucine à cause de son fonctionnement probabiliste et des données imparfaites. Ces limites sont inhérentes aux LLMs, mais une utilisation proactive et réfléchie peut réduire les erreurs et maximiser leur potentiel.

Pour aller plus loin :

• ChatGPT peut-il vraiment tuer les moteurs de recherche ?
• Faut-il dire « Bonjour » à ChatGPT ?
• Le Prompt parfait n’existe pas.

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