Intelligentités artificielles révélées : comment comprendre le fonctionnement des LLMs

Introduction:
La complexité des systèmes informatiques évolue rapidement, rendant difficile la compréhension de leur fonctionnement interne. Avec l’avènement de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning, les modèles actuels peuvent être opaques, créant ainsi des défis pour les chercheurs en termes de compréhension, de transparence et d’explicabilité. Ces enjeux autour de l’IA ont suscité un intérêt croissant pour le domaine de l’explicabilité de l’IA (XAI).

### Vers une intelligence artificielle plus transparente grâce à l’explicabilité de l’IA

#### Le défi de l’opacité des modèles d’intelligence artificielle

Les avancées récentes dans le domaine de l’IA reposent largement sur le machine learning et les réseaux de neurones, offrant ainsi des modèles de plus en plus sophistiqués tels que les modèles de langage à grande échelle (LLM). Cependant, ces modèles opaques ont suscité des inquiétudes quant à leur fiabilité et leur capacité à générer des résultats précis et fiables.

#### L’essor de l’explicabilité de l’IA pour éclairer les modèles d’IA

Face à cette opacité, les chercheurs se tournent vers le domaine de l’explicabilité de l’IA afin de comprendre et d’expliquer le fonctionnement des systèmes IA. Des méthodes telles que la mise en évidence des parties d’une image ayant conduit à une décision, la construction d’arbres de décision simples ou même l’interrogation directe des modèles d’IA ont été employées pour démystifier les processus décisionnels des IA.

#### Vers une IA plus sûre et plus transparente

Les enjeux autour de la transparence des LLM sont importants, car ces modèles sont utilisés dans des tâches critiques telles que la recommandation médicale, la rédaction de code informatique ou la rédaction de documents académiques. Ainsi, garantir la transparence et l’explicabilité de ces modèles est essentiel pour assurer des résultats fiables, éthiques et précis.

#### Le rôle de la recherche pour décrypter les modèles d’IA

De nombreuses études récentes ont exploré des approches innovantes pour comprendre le fonctionnement interne des LLM, en s’inspirant parfois de la psychologie humaine ou des neurosciences. Des essais pour détecter la tromperie des chatbots, pour déconstruire les réseaux de neurones ou encore pour étudier le comportement des IA face aux questions humaines ont éclairé les mystères des modèles d’IA.

#### Vers une régulation de l’explicabilité de l’IA

Alors que les défis de la transparence des modèles d’IA persistent, la nécessité de réguler et d’imposer des standards d’explicabilité devient de plus en plus pressante. Des lois telles que l’AI Act de l’Union européenne exigent désormais une explication des systèmes d’IA à haut risque, soulignant l’importance de la transparence pour garantir des IA plus sûres et plus responsables.

En conclusion, l’explicabilité de l’IA représente un domaine de recherche crucial pour lever le voile sur les mystères des modèles d’intelligence artificielle, assurant ainsi des systèmes plus transparents, fiables et éthiques pour l’avenir.

Source : www.nature.com