Les défis de l’IA ouverte : vers une définition claire ?
Comprendre les enjeux de l’intelligence artificielle ouverte
La complexité de la définition de l’IA ouverte
Dans cette interview, nous discutons avec Ben Cotton, responsable de la communauté chez Kusari, des complexités entourant la définition de l’IA ouverte et des défis liés à l’adoption d’une approche open source dans le domaine de l’IA. Cotton explique que si l’open source dans les logiciels est bien défini, traduire ce concept en IA, où les modèles reposent à la fois sur des logiciels et de vastes quantités de données d’entraînement, complique les choses. Un défi majeur découle de l’influence des données sur la sortie de l’IA, ce qui rend la transparence essentielle pour évaluer les biais et la fiabilité. Cependant, les restrictions concernant l’accès aux données empêchent souvent une vue complète de la façon dont un modèle fonctionne, créant ainsi des tensions au sein de la communauté de l’IA ouverte.
Les efforts de l’OSI pour définir l’IA open source
Cotton parle des efforts de l’Open Source Initiative (OSI) pour établir une définition claire de l’IA open source, qui pourrait initialement suivre un cadre simple oui/non. Il note cependant que la complexité de l’IA pourrait exiger une approche plus nuancée, impliquant éventuellement des étiquettes indiquant l’ouverture dans des aspects précis du modèle, tels que les données ou les poids. Alors que la communauté de l’IA ouverte navigue dans ce processus, certains développeurs s’inquiètent des intérêts propriétaires, craignant une perte de revenus si d’autres reprennent leurs modèles. Le débat sur les définitions a divisé la communauté, mais Cotton estime qu’un consensus, qu’il soit en faveur ou en opposition, guidera éventuellement l’avenir de l’IA open source.
Source : techstrong.ai
