quels sont les critères de comparaison pour trouver le bon LLM

Dans le paysage actuel des modèles de langage de grande envergure (LLM), la sélection du modèle optimal pour une entreprise ne repose pas uniquement sur la performance en termes de compréhension du language et de génération de texte ou de chat. Il est essentiel d’établir un équilibre optimal entre trois piliers: la qualité de la réponse, le coût des tokens et la vitesse de réponse, formant ainsi un triptyque décisionnel.

Le graphique indique que Mistral se distingue par sa vitesse de traitement des tokens par seconde à un coût d’inférence comparable à celui des autres LLMs, ce qui en fait un concurrent sérieux dans la catégorie dite « Workhorse Tier ». Cela suggère que Mistral pourrait être un choix judicieux pour des tâches nécessitant rapidité et coût modéré sans compromettre excessivement la qualité de la réponse attendue.

Cependant, les modèles situés dans le « Intelligence Tier » comme Claude 3 Opus, GPT-4, et Gemini Pro 1.5, bien qu’affichant des coûts plus élevés et des vitesses de traitement moindres, suggèrent une capacité supérieure de compréhension et de création de contenu sophistiqué. Ces LLMs pourraient être privilégiés pour des applications où la nuance et la sophistication de la réponse sont critiques, justifiant ainsi leur coût supérieur. On parle bien de coûts démultipliés qui peuvent allourdir considérablement la facture.

La médiane recherchée est donc un compromis stratégique où chaque dimension est optimisée en fonction des besoins spécifiques de l’utilisation que l’on peut en faire. Dans le cadre du pré-entraînement, où les LLMs acquièrent des compétences linguistiques fondamentales, et de l’ajustement fin (fine tuning), qui affine ces compétences pour des applications spécifiques, une attention particulière doit être portée au coût d’inférence et à la vitesse, car ces phases peuvent s’avérer énergivores et coûteuses. Une moindre vitesse empêchera l’utilisation de ces technologies sur des callbots de TALKR car la vitesse de réponse en mars 2024 est est supérieure à 1 seconde sauf à condition de mettre le prix au niveau des puces Nvdia qui vont traiter les calculs.

Le choix d’un LLM et des IA Génératives ne doivent pas être dicté seulement par la performance seule, mais plutôt par une analyse approfondie du coût total de possession (TCO), qui englobe le coût initial de configuration, les coûts d’inférence, les coûts de maintenance, et les coûts associés. Une architecture hybride peut être envisagée, où des modèles plus rapides et moins coûteux sont utilisés pour des tâches courantes, tandis que des modèles plus coûteux et performants sont réservés à des tâches complexes. Sans parler aussi du problème lié au RGPD. Ou vont les datas ? que font les entreprises avec ces données. Cela ajoute alors une nouvelle dimension dans le choix final de l’outil que l’on va utiliser.

En outre, l’écosystème open source, avec des projets comme Llama, offre une alternative attractive, permettant aux entreprises de déployer des LLMs dans un cadre commercial sans les contraintes des solutions propriétaires, offrant ainsi une plus grande flexibilité et potentiellement des coûts réduits mais nos tests au seins de TALKR sont assez décevants en terme de qualité de réponse à moins de générer des prompts très longs : la longueur des prompts ajoute aussi alors une nouvelle dimension. Un mauvais LLM avec un bon prompt peut donner des résultats performants selon nos tests internes.

En tant que data scientist, l’analyse quantitative et qualitative de ces modèles nécessite une approche rigoureuse, intégrant des évaluations de performance (benchmarking), des analyses coût-bénéfice, et des considérations sur l’empreinte carbone associée aux opérations d’entraînement et d’inférence des modèles. La décision finale repose sur la synergie entre les exigences métier, l’expérience utilisateur et les contraintes budgétaires, orchestrées avec une compréhension approfondie des modèles LLM disponibles. C’est un véritable casse-tête !

Pour progresser dans cette légère analyse, il est impératif de se pencher sur la latence algorithmique, qui est souvent un compromis inévitable entre la vitesse d’exécution et la précision du modèle. La latence se manifeste par le délai entre la requête d’entrée et la réponse du système, ayant une incidence directe sur l’expérience utilisateur et la fluidité des interactions, particulièrement cruciales pour les applications en temps réel. Bien souvent mis à l’écart mais indispensable pour les outils conversationnels que nous développons au sein de notre entreprise.

Dans un contexte d’application, les modèles tels que Mistral et Gemini 1.0 Pro pourraient offrir un avantage opérationnel, du fait de leur efficience temporelle. Pour les applications nécessitant des interactions quasi instantanées, telles que les assistants virtuels ou les outils de support en direct, la minimisation de la latence est primordiale. L’inférence rapide permet de maintenir l’engagement de l’utilisateur et d’augmenter la satisfaction client, en dépit d’une légère dégradation de la qualité de réponse. Nous cherchons des outils capable de descendre en dessous de 500ms pour ne pas dégrader l’experience utilisateur.

Cependant, pour des applications exigeant un niveau élevé de sophistication, telles que les systèmes de recommandation ou l’analyse sémantique poussée, il est souvent préférable d’opter pour des modèles comme GPT-4 ou Opus, en dépit de leur coût plus élevé et de leur vitesse plus lente. Ces modèles avancés offrent une profondeur de compréhension et une créativité dans les réponses qui peuvent être déterminantes pour la valeur ajoutée du service ou du produit final. Ces modèles sont fortements plébiscité pour des tâches plus complexes. Cela devient d’autant plus intéressant qu’avec l’arrivée de GPT5 les anciens modèles devenant obselètes, les coûts des tokens vont s’éffondrer tout en conservant des qualités de réponses convenables avec des vitesse de traitement totalement abordable. Cela va donc avoir une incidence direct sur la propagation de bots vocaux partout dans le monde à des couts raisonnables.

Le coût de maintenance doit aussi être considéré, incluant les mises à jour des modèles et le monitoring continu des performances. Dans le cadre d’un modèle open source comme Llama, bien que l’absence de frais de licence soit attrayante, les coûts cachés liés à la maintenance, l’intégration continue, et la gestion des infrastructures doivent être évalués minutieusement.

il va de soit que nous devons envisager les coûts indirects associés, tels que ceux liés à l’empreinte écologique des infrastructures de calcul nécessaires à l’entraînement et au déploiement des LLMs. La consommation énergétique et les émissions de carbone associées aux data centers qui hébergent ces modèles ne sont pas négligeables et peuvent influencer la décision d’une entreprise soucieuse de sa responsabilité environnementale. Ce sujet reste sous jacent et pas encore tellement mis en avant malgré les politiques RSE des grandes entreprises qui n’ont pas encore pris conscience des dangers énergivores de ces modèles. En effet, la moindre requête consomme de l’énergie. il est donc important de savoir utiliser à bon escient, ces modèles dans les conversations, uniquement là ou on peut en avoir l’utilité.

L’adoption d’un LLM pour n’importe quelle organisation doit résulter d’une analyse multidimensionnelle et d’une compréhension approfondie du rapport « qualité-prix-vitesse-energie-sécurité« . L’architecture choisie doit être agile, évolutive, et adaptée aux besoins spécifiques, tout en étant éco-responsable. Les innovations dans l’optimisation des modèles et les nouvelles avancées en matière de réduction de la latence et du coût d’opération continueront de remodeler le paysage des LLMs, offrant ainsi aux entreprises des opportunités de rester compétitives dans un monde numérique en rapide mutation.

Comment sécuriser les chatbots avec des llms pour éviter les hallucinations

Renforcement de la Sécurité des Chatbots : Une Nécessité Impérative dans l’Ère de l’IA Générative pour palier aux éventuels erreurs conversationnelles.

Dans le paysage numérique actuel, où l’intelligence artificielle (IA) générative prend de plus en plus d’ampleur avec les LLMs, la sécurité des chatbots et des callbots est devenue un sujet de préoccupation majeure pour les organisations. Les entreprises qui intègrent ces technologies dans leurs opérations doivent être particulièrement vigilantes. Nous intégrons des audits de  sécurité pour chatbots et callbots à un moment crucial pour palier aux risque de débordements et d’hallucination.

L’Importance de la Sécurité dans les Chatbots Génératifs

Les chatbots basés sur les modèles de langage de grande taille (LLM) ont transformé l’interaction entre les entreprises et leurs clients au travers des mailbots et autres chatbots. Cependant, cette avancée n’est pas sans risques. Les attaques par injection (code & contenu) et autres menaces peuvent compromettre non seulement la sécurité des données mais également l’intégrité de l’interaction utilisateur. Un chatbot mal sécurisé peut entraîner des fuites d’informations sensibles et nuire à la réputation de l’entreprise ou simplement donner une information eronnée qui ne correspond en rien à la vision de l’entreprise et aux promesses de celle-ci. Des exemples de bots ayant entrainé des effets « Streisand » sur la toile et font la risée des entreprises. le bot de DPD groupe conseille pas l’internaute comme il faut et enfonce la marque DPD, un internaute a pu acheter une Chevrolet pour 1 euro en 2024. les exemples se multiplient : Il faut imaginer que les IA de 2025  vont forcément palier à ce type d’écart. plus les intelligences artificielles seront fortes plus elles pourront protéger les humains de leur propres biais.  Nous seront dominés par les IAs pour le meilleur et pour le pire.

Un Bouclier Contre les Menaces externes

Fort de son expertise et ayant lancé une centaine de bots sur le marché, Talkr.ai propose aux  entreprises des chatbots basés sur l’IA générative. toutefois nous identifions et résolvons les vulnérabilités potentielles en garantissant ainsi une interaction sûre et sécurisée pour les utilisateurs. cela va du prompting ou d’autres mécanismes qui permettent d »éviter les écueils.

Les Bénéfices d’un Audit de Sécurité préventif

  1. Détection des Failles de Sécurité : L’audit permet d’identifier les points faibles susceptibles d’être exploités par des attaquants, offrant ainsi une première étape cruciale vers le renforcement de la sécurité.
  2. Recommandations Personnalisées : À l’issue de l’audit, les entreprises reçoivent des conseils sur mesure pour améliorer la sécurité de leurs chatbots, adaptés à leurs besoins spécifiques et à leur infrastructure.
  3. Expérience Utilisateur Fiable : En sécurisant les chatbots, les entreprises assurent une interaction sans risque pour leurs utilisateurs, renforçant ainsi la confiance et l’engagement.

L’offre d’audit de sécurité de Talkr.ai représente une opportunité unique pour les entreprises de renforcer la sécurité de leurs chatbots. En cette ère de l’IA conversationnelle, investir dans la sécurité n’est pas seulement une mesure préventive mais une stratégie essentielle pour garantir des expériences utilisateur engageantes et sécurisées. Les incidents de sécurité passés dans le domaine des chatbots soulignent l’importance de cette démarche. Ne faites pas la même erreur ; assurez-vous que vos chatbots sont bien protégés.

Assistant x Omnicanalité-La seconde vague conversationnelle

#4 « La deuxième vague conversationnelle » 

#4 “Assistant x Omnicanalité = Automatisation conversationnelle optimale”

Le texte est 100% écrit par un humain (KL talkr.ai)

L’image est 100% générée par une IA (dreamstudio.ai)

Pourquoi avoir un Assistant omnicanal ? 

L’omnicanalité signifie qu’un seul Bot est connecté sur tous les canaux d’interaction de l’entreprise et si un utilisateur interagit sur le Web et ensuite contacte  la marque au téléphone, le Bot fera une conversation adaptée et contextualisée et tiendra compte de la première interaction.

La plupart du temps, l’omnicanaité est confondue avec la multicanalité qui elle, signifie uniquement la présence sur plusieurs canaux, mais pas forcément l’approche unifiée de 1 Bot sur tous les canaux.

L’approche omnicanle est le standard actuel vers lequel vous devez vous diriger. L’omnicanalité permet de gérer d’une manière centralisée les utilisateurs et d’éviter d’ouvrir plusieurs demandes sur tous les canaux et de gaspiller des ressources de réponses ce qui est clairement une perte de temps pour vos équipes. L’optimisation est le premier effet de l’omnicanalité. Mais au-delà de l’optimisation, vous agissez également directement sur l’expérience utilisateur et en améliorant nettement la satisfaction et en appuyant sur la fidélisation. 

Dans l’univers de l’Assistant virtuel conversationnel, l’Omnicanalité est une exigence primordiale et vous permet d’avoir automatiquement les données et les insights utilisateur / client par canal et de gérer d’une manière centralisée tous vos canaux. 

Quels sont les canaux investis par l’Agent conversationnel ? 

  • Web: Classiquement les Bots opère sur les canaux Web : Sites Internet, applications mobiles, réseaux sociaux (Insta, Meta, X, Teams, etc.,  ) On ne présente plus les ChatBot.
  • Téléphonie: L’assistant conversationnel vocal remplace les Serveurs Vocaux interactifs non intelligents et vient apporter une couche de compréhension et de traitement très poussée => CallBot
    On consacrera un article spécifique à ce canal qui représente 50% des interactions des utilisateurs.
  • RCS / SMS : Le Bot est tout naturellement présent aussi en interaction par messagerie. Le messaging est un canal spécifique de chat télécom. Le RCS, ou SMS nouvelle génération, représente un canal de communication innovant, universel, sécurisé et exempt de consentement supplémentaire pour les clients. Il offre la possibilité d’injecter de la créativité dans vos campagnes marketing et relation clients grâce à des fonctionnalités étendues telles que les images, vidéos, cartes, carrousels et appels à l’action, tout en stimulant les interactions et l’engagement des utilisateurs. 

Est-ce que le Bot discute de la même manière avec les utilisateurs sur les différents canaux ? 

L’essence des échanges est la même, c’est l’idée principale derrière l’omnicanalité.  En revanche chaque canal a sa spécificité et a ses avantages et ses inconvénients. Chaque canal impose au bot des règles dictées par l’environnement du canal et de ses propres caractéristiques. Sur le canal téléphonique on va transformer par exemple les interactions qui incluent des images, des vidéos ou des liens, en adaptant les dialogues et en permettant tout de même d’être efficace et apporter la réponse et le service attendu. L’avantage du canal voix est la simplicité et la rapidité d’interaction, tandis que les canaux chat sont plus discrets, mais moins inclusifs.

Est-ce que le Bot peut faire du cross-canal ?

Bien évidemment ! Un exemple précis de cross-canalité est de détecter un lead chaud sur un canal chat (site web et en temps réel transférer la conversation vers un conseiller qui pourra avancer dans le closing ou dans la réponse immédiate d’un besoin détecté par le Bot. 

Multicanal, Cross-canal ou Omnicanal, L’Assistant virtuel est l’interface la plus efficace d’échange avec vos clients !

La seconde vague conversationnelle

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C’est sans équivoque : Parler est 6 fois plus rapide qu’écrire !

Les usages tendent vers une facilitation de l’interaction. Mais échanger en langage naturel ne suffit pas, il faut aussi que votre Assistant soit capable de parler. La conversation orale va l’emporter à la conversation écrite puisqu’elle est tout simplement plus rapide et plus facile pour l’humain.

Les nouvelles générations l’ont déjà prouvé et contournent les usages : elles utilisent des message vocaux dans les applis chat …Pourquoi s’embêter de taper quand on peut s’exprimer à la voix?!

La rapidité et la facilité d’échange font des Assistants vocaux les stars de demain (pour certains c’est même aujourd’hui). Les interactions avec les humains, lorsqu’elles sont fluides et maîtrisées, représentent un énorme atout dans le parcours utilisateur et offrent aux organisations un outil performant capable d’amener les métiers à un niveau supérieur dans la communication avec les clients.

Quels sont les canaux voix pour les assistants ? 

Il existe 3 types d’Assistants vocaux en fonction du canal sur lequel l’Assistant va opérer.

-Assistant vocal connecté au canal téléphonique => CallBot
Ce dernier est le plus complexe car la conversation va passer par le canal telecom.

-Assistant vocal sur les canaux Web => VoiceBot 

Ici les devicse utilisés sont l’ordinateur ou le téléphone, mais l’assistant est un applicatif Web: sur un site web, une application, un réseau social.

-Assistant vocal connecté à un objet connecté IoT (voiture, frigo, etc.), ici on classifie également les assistants intégrés dans les enseinte connectée (Alexa, Google Home) => VoiceBot

La conversation va également passer par le web.

Quelles sont les briques technologiques pour concevoir et faire parler un Assistant vocal? 

Nous distinguons 3 briques principales indispensable pour la bon déroulement d’une conversation avec un assistant vocal:

-Brique de Compréhension de la Parole (Speech to Text)

-Brique de Compréhension et du traitement du langage (NLP/NLU, LLM, SLM)

-Brique de vocalisation du texte (Text to Speech) Ce sont les voix que vous entendez lors des conversations avec un robot. 

En revanche, la combinaison de ces trois éléments fait que vous allez tomber sur des Assistants plus ou moins bons, plus ou moins performants!

Il est primordial que chacune de ces briques soit la meilleure possible et apporte sa contribution, mais il est d’autant plus crucial que les trois fonctionnent d’une manière synchronisée ensemble . 

Quelle est la place de l’IA générative pour les Assistants vocaux? 

L’IA générative apporte beaucoup de progrès sur les trois briques technologiques précédemment citées. Les Assistants vocaux de nouvelle génération sont plus naturels aussi bien dans la conversation que dans la voix. 

Filière de la Voix en France & Europe 

L’association @Le Voice Lab, co-fondée par TALKR et 30 autres acteurs privés et académiques, a pour objectif de construire la filière de la voix.

Le Voice Lab est une association française qui regroupe différents acteurs institutionnels (universités, laboratoires de recherche…) et des entreprises privées dont l’intérêt commun est de constituer un écosystème indépendant et des standards communs pour permettre à la France et l’Europe de rester compétitives sur le marché de la voix au niveau mondial. Il s’agit également de répondre aux enjeux stratégiques des grands groupes et des États qui ne sont pas compatibles avec l’utilisation de solutions américaines ou chinoises.

Pour conclure : Passez dès aujourd’hui aux Assistants vocaux afin d’anticiper les usages de vos clients et faciliter la vie de vos équipes ! 

RDV le 14/12/23 pour le #4 de la “Deuxième vague conversationnelle”. 

Critères à prendre en compte pour mettre en place des LLMs

Conformité Légale et Règlementaire: La solution LLM  respecte-t-elle les exigences du RGPD et d’autres lois sur la protection des données, en tenant compte du contexte géopolitique tel que le Cloud Act, les embargos, et les risques d’espionnage industriel?

Réponse : Il est crucial que la solution garantisse la conformité légale, en particulier en matière de protection des données. Une évaluation approfondie du contexte géopolitique est nécessaire pour minimiser les risques liés aux lois extraterritoriales.

Sécurité des Données:  Quelles mesures de sécurité sont en place pour assurer la protection des données sensibles et données personnelles?

Réponse : La sécurité des données est primordiale. Des protocoles robustes, tels que le chiffrement, l’authentification forte, et la gestion des accès, doivent être mis en œuvre pour minimiser les risques de violation de données. il faut anonymiser les données avant de les envoyer.

Intégration avec l’Infrastructure Existantes: Comment la solution s’intègre-t-elle au sein du système d’information existant, notamment en termes d’API et de compatibilité avec le cloud?

Réponse : Une intégration transparente est essentielle pour maximiser l’efficacité opérationnelle. Des interfaces flexibles et une compatibilité avec les infrastructures existantes simplifient la mise en place de la solution.

Scalabilité: Dans quelle mesure la solution peut-elle évoluer pour répondre à des besoins croissants?

Réponse : La capacité de la solution à évoluer avec les besoins de l’entreprise est cruciale. Une scalabilité efficace garantit une utilisation optimale des ressources et une adaptation aux changements de charge. Le volet RSE est a prendre en compte dans une démarche éco-responsable

Coût Total de Possession:  Quels sont les coûts initiaux, de maintenance, de traitement, et d’évolution associés à la solution?

Réponse : Une évaluation exhaustive des coûts, y compris les coûts cachés, est nécessaire. Une transparence sur les dépenses permet de planifier efficacement le budget.

Performance et Vitesse de Traitement: Quelles sont les performances en termes de traitement de la solution?

Réponse: Des performances élevées sont essentielles pour garantir des réponses rapides. Une analyse approfondie de la vitesse de traitement contribue à évaluer l’efficacité opérationnelle.

Qualité et Fiabilité des Résultats:  Quelle est la précision et la fiabilité des résultats? Existe-t-il des mécanismes pour détecter les erreurs ou les réponses inexactes?

Réponse : Une précision élevée est cruciale. La mise en place de mécanismes de détection d’erreurs renforce la confiance dans les résultats générés par la solution.

Facilité d’Utilisation et Interface Utilisateur:  Quel est le niveau de complexité de l’interface utilisateur de la solution?

Réponse : Une interface conviviale favorise l’adoption de la solution. La simplicité d’utilisation réduit les obstacles à son déploiement. Le NO-Code est l’avenir de toutes les solutions technologiques.

Support:  Quelle est la disponibilité et la qualité du support technique?

Réponse : Un support technique réactif et de qualité est essentiel pour résoudre rapidement les problèmes. Il contribue à maintenir la continuité des opérations.

Formation: Quelles sont les modalités de formation disponibles pour la solution?

Réponse : Des programmes de formation complets favorisent une utilisation efficace de la solution. Ils sont essentiels pour maximiser les compétences des utilisateurs.

Accompagnement:  Quels services d’accompagnement sont proposés pour l’installation et le déploiement de la solution?

Réponse : Un accompagnement adapté facilite l’implémentation. Des services d’assistance personnalisés sont bénéfiques pour garantir une transition sans heurts.

Interopérabilité avec d’Autres Systèmes : Quelle est la facilité de connecter et d’échanger des données avec d’autres systèmes?

Réponse : Une interopérabilité efficace permet une collaboration transparente avec d’autres systèmes, améliorant ainsi l’efficacité globale du SI.

Mises à Jour et Évolution du Produit:  Quelle est la fréquence et la qualité des mises à jour de la solution?

Réponse : Des mises à jour régulières assurent la sécurité, la performance, et l’adaptabilité continue de la solution aux besoins changeants. Il faut prévoir des mécanismes de dédoublement quand le modèle doit être partiellement remis à jour

Capacité de Stockage et Gestion des Données:  Quelle quantité de données la solution est-elle capable de gérer, notamment en termes de nombre de tokens?

Réponse : Une capacité de stockage adéquate est essentielle pour gérer efficacement les données. La prise en compte du nombre de tokens est importante pour évaluer la pertinence du traitement.

Durabilité et Considérations Écologiques: : Quel est l’impact environnemental de la solution en termes énergétiques et de consommation d’eau?

Réponse : Une évaluation environnementale est cruciale. Une solution éco-responsable minimise son empreinte écologique, renforçant ainsi la durabilité de son utilisation. L’utilisation de Carbone.io peut être considéré comme un début d’une démarche RSE long terme.

Périmètre de validité: Reformulation: Quel est le périmètre d’application de la solution, et quels étaient les objectifs principaux à l’origine de son développement?

Réponse critique: Comprendre le périmètre d’application permet d’évaluer si la solution répond aux besoins spécifiques de l’entreprise. Les objectifs initiaux guident la pertinence de la solution par rapport aux attentes.

Multimodalité: Reformulation: Les solutions sont-elles capables de traiter des formats autres que le texte?

Réponse critique: La prise en charge de la multimodalité accroît la polyvalence de la solution. Elle permet de traiter efficacement divers formats de données, dépassant les limites du texte.

Plan de Continuité d’Activité et de Secours: Reformulation: Quels sont les plans en place en cas de panne ou de problème majeur, assurant la continuité des opérations?

Réponse critique: Des plans de continuité d’activité robustes minimisent l’impact des pannes. Ils garantissent une reprise rapide et efficace des opérations en cas d’incident majeur.

Le Péril de la Vérité dans l’Ère des IAGs : L’Ouroboros Technologique

Au cœur de cette ère numérique en constante évolution des IAG, l’intelligence artificielle (IA) trône en souveraine, embrassant les rôles de penseur, créateur, et même, dans certains cas, manipulateur de l’information, désinformateur. Cette révolution technologique a fait émerger une nouvelle race d’entités cognitives : les IAGs (Intelligence Artificielle Génératives). Ces IAGs, dont le célèbre ChatGPT, sont les gardiens des trésors de connaissances en ligne. Pourtant, leur avenir est entouré d’un nuage sombre : un serpent qui se mord la queue.

Le paradoxe auquel nous sommes confrontés est fascinant : les IAGs, qui sont conçus pour fournir des informations précises et pertinentes par des mécanismes de probabilités vectorielles, risquent de se retrouver enchaînés à un cycle sans fin de désinformation et de faussetés. Comment cela est-il possible ? La réponse est à la fois simple et terrifiante : l’IA génère du contenu faux et inventé. Si cette production est plausible, grammaticalement correcte et suit une logique rudimentaire, elle peut se retrouver dans les bases de données sur lesquelles ces IAGs s’appuient.

Cependant, le véritable problème réside dans le fait que l’IA ne distingue pas intrinsèquement la vérité du mensonge en allant chercher ses sources sur internet et des larges DATAsets. Elle est dépourvue de remords lorsqu’il s’agit de mentir, car elle n’a pas de conscience morale. Ainsi, ces IAGs sont piégés dans un cercle vicieux : ils s’entraînent sur des données qui contiennent leurs propres mensonges, ce qui les conduit à générer des réponses de plus en plus erronées, créant ainsi un cycle infernal.

L’IA est le reflet de l’Ouroboros, le serpent antique qui se mord la queue, une métaphore parfaite pour décrire cette situation paradoxale. Les intelligences artificielles se nourrissent de données en ligne, mais si ces données sont de plus en plus altérées par la désinformation qu’ils ont eux-mêmes générée, le résultat ne peut être que néfaste. Les futurs modèles d’IA risquent d’être fondés sur des bases de données polluées malgré des efforts des hum, et l’effondrement du modèle devient une perspective inquiétante.

Le problème est si grave que des chercheurs se sont lancés dans la quête désespérée du filtrage des données synthétiques. Ils cherchent à distinguer le vrai du faux, à établir des barrières pour empêcher ces IAGs de s’enliser davantage dans le marécage de la désinformation. La vérité, dans ce cas, est précieuse, mais elle devient un bien rare dans un monde dominé par les IAGs.

Alors, que devons-nous faire pour éviter le péril imminent ? La réponse peut sembler tragico-comique : une supervision stricte des IAGs. Si nous ne voulons pas que ces entités intelligentes se transforment en créateurs de mensonges invétérés, nous devons les guider, les surveiller, et leur imposer des limites. Il est impératif que l’humain reste aux commandes, que l’IA soit notre outil, et non l’inverse.

Il est peut-être ironique que dans cette quête technologique pour atteindre des sommets d’intelligence artificielle, nous ayons besoin de maintenir un certain degré d’humilité. Le destin des IAGs, de notre réalité numérique et, finalement, de notre vérité, repose en partie sur notre capacité à contrôler et à guider ces créations de notre propre invention. Car, dans ce cycle infini d’informations altérées, il est essentiel de ne jamais oublier que l’IA est un reflet de l’humanité, avec tout ce que cela implique en bien et en mal. L’ouroboros technologique peut être maîtrisé, mais seulement si nous sommes prêts à prendre les rênes et à l’orienter dans la direction de la vérité.