L’intelligence artificielle (IA) est en train de révolutionner de nombreux secteurs, et les géants de la technologie sont aux avant-postes de cette transformation. Récemment, une tendance émerge : l’utilisation de données synthétiques générées par l’IA pour entraîner les modèles. Mais cette approche est-elle sans risque ?
OpenAI et Meta à l’avant-garde
OpenAI, la société derrière le célèbre chatbot ChatGPT, a récemment dévoilé Canvas, un nouvel outil permettant d’interagir avec l’IA de manière innovante. Mais le plus intéressant est le modèle sous-jacent, GPT-4o, qui a été entraîné en utilisant des données synthétiques.
Cette approche nous a permis d’améliorer rapidement le modèle et de permettre de nouvelles interactions avec les utilisateurs, le tout sans dépendre de données générées par des humains.
– Nick Turley, responsable produit ChatGPT chez OpenAI
Meta n’est pas en reste. Pour développer ses outils de création et d’édition vidéo basés sur l’IA, Movie Gen, l’entreprise s’est également appuyée sur des données synthétiques, combinées à une validation humaine.
Les avantages des données synthétiques
Générer des données synthétiques présente de nombreux avantages pour les entreprises :
- Réduction des coûts liés à l’annotation manuelle des données
- Possibilité de générer des données rares ou difficiles à collecter
- Contournement des problèmes de confidentialité et de vie privée
Selon Sam Altman, PDG d’OpenAI, l’IA pourrait un jour produire des données synthétiques d’une qualité suffisante pour s’entraîner elle-même, réduisant ainsi drastiquement les coûts.
Les risques à prendre en compte
Cependant, l’utilisation de données synthétiques comporte aussi des risques. Les modèles générant ces données peuvent contenir des biais et des erreurs, qui se retrouveront amplifiés dans les modèles entraînés avec ces données.
Utiliser des données synthétiques de manière sûre nécessite un filtrage et un contrôle minutieux, comme on le fait avec les données réelles. Sinon, on risque un effondrement du modèle, qui deviendra moins créatif et plus biaisé.
– Un chercheur en IA
Réaliser ce travail de filtrage à grande échelle représente un défi de taille. Mais face à l’augmentation des coûts des données réelles, les géants de la tech pourraient ne pas avoir d’autre choix que de se tourner vers le synthétique.
Un futur inéluctable ?
Malgré les risques, il semble que l’utilisation de données synthétiques pour entraîner les modèles d’IA soit une tendance de fond. Les avantages en termes de coûts et de flexibilité sont trop importants pour être ignorés.
Il est crucial que les acteurs de l’IA, qu’il s’agisse de start-ups ou de géants de la tech, investissent massivement dans des outils et des processus permettant de générer des données synthétiques de haute qualité, tout en contrôlant les biais. C’est à ce prix que l’IA synthétique pourra tenir ses promesses sans causer de dégâts.
