L’intelligence artificielle (IA) a connu des progrès fulgurants ces dernières années, ouvrant de nouvelles perspectives passionnantes. Cependant, des scientifiques tirent aujourd’hui la sonnette d’alarme sur un phénomène inquiétant : le risque « d’effondrement des modèles » lorsque les IA s’entraînent sur des données générées par d’autres IA. Quelles sont les implications de ce problème et comment pouvons-nous y faire face ?
L’origine du problème : un serpent qui se mord la queue
Dans une étude publiée dans Nature, des chercheurs britanniques et canadiens ont mis en évidence un processus dégénératif qu’ils appellent « l’effondrement des modèles ». Lorsque les IA apprennent à partir de données produites par d’autres modèles, elles perdent progressivement la représentation de la distribution réelle des données sous-jacentes.
Prenons un exemple concret. Les modèles de langage comme GPT-3 génèrent du contenu en se basant sur les patterns les plus courants dans leurs données d’entraînement. Si le web est saturé de contenus créés par ces IA, et que de nouveaux modèles s’entraînent dessus, un décalage progressif s’opère. Les modèles produisent alors des réponses de plus en plus biaisées et déconnectées de la réalité, jusqu’à « l’effondrement ».
Un cercle vicieux difficile à enrayer
Ce phénomène auto-entretenu s’apparente à un serpent qui se mord la queue. Plus les IA génèrent de contenus, plus elles risquent de s’éloigner de la vérité terrain en s’entraînant dessus. Les chercheurs qualifient ce risque d’effondrement « d’inévitable », du moins en théorie, si rien n’est fait pour y remédier.
L’effondrement des modèles doit être pris au sérieux si nous voulons préserver les bénéfices de l’entraînement sur de larges volumes de données collectées sur le web.
– Ilia Shumailov, chercheur à Oxford
Détecter les prémices de ce phénomène n’est pas aisé. Comment savoir si les réponses des IA commencent à diverger excessivement ? Et quelles actions correctives mettre en place ?
Pistes de solutions et enjeux pour l’avenir de l’IA
Plusieurs leviers existent pour limiter les risques d’effondrement des modèles :
- Mettre en place des benchmarks quantitatifs et qualitatifs sur la provenance et la diversité des données d’entraînement
- Développer des systèmes de watermarking pour identifier les contenus générés par IA et éviter qu’ils ne servent à entraîner d’autres modèles
- Favoriser l’accès à des données « vérité terrain » de qualité, issues d’interactions humaines authentiques
Mais ces solutions techniques ne suffiront pas. Il faudra aussi une prise de conscience collective et une volonté des acteurs de l’IA de prévenir ce risque. Les entreprises devront résister à la tentation de s’appuyer aveuglément sur des données générées par IA pour entraîner leurs modèles. Les chercheurs et régulateurs devront définir des standards et des garde-fous.
L’effondrement des modèles s’ajoute à la longue liste des défis que l’IA doit relever pour tenir ses promesses. Biais algorithmiques, explicabilité, robustesse, alignement avec les valeurs humaines… La route vers une IA digne de confiance est encore longue. Raison de plus pour ne pas laisser ce serpent se mordre la queue !
