Introduction-to-LLM-and-RAG

Session 1 : Introduction aux grands modèles de langage (LLMs)

Partie 2 : Introduction à l’IA Responsable

Introduction

L’intelligence artificielle (IA) alimente de nombreuses applications et services utilisés quotidiennement. Avec des milliards d’utilisateurs d’IA dans des domaines tels que les affaires, la santé et l’éducation, il est crucial que les entreprises leaders en IA veillent à ce que les avantages de ces technologies surpassent leurs inconvénients, afin de créer des expériences utiles, sûres et dignes de confiance pour tous.

L’IA Responsable prend en compte l’impact sociétal du développement et de l’échelle de ces technologies, y compris les éventuels préjudices et bénéfices. Les principes de l’IA fournissent un cadre qui inclut les objectifs pour les applications d’IA, ainsi que les applications que nous ne poursuivrons pas dans le développement des systèmes d’IA.

Dimensions de l’IA Responsable

À mesure que le développement de l’IA s’accélère et devient omniprésent, il est essentiel d’intégrer les pratiques d’IA Responsable à chaque étape du processus, de l’idée au lancement. Les dimensions suivantes sont des composantes clés de l’IA Responsable et doivent être prises en compte tout au long du cycle de vie du produit.

Équité

L’équité traite des résultats disparates que les utilisateurs finaux pourraient rencontrer en raison de caractéristiques sensibles telles que la race, le revenu, l’orientation sexuelle ou le genre dans les décisions algorithmiques. Par exemple, un algorithme de recrutement pourrait-il avoir des biais pour ou contre les candidats portant des noms associés à un genre ou une ethnie particulière ?

En savoir plus sur la manière dont les systèmes d’apprentissage automatique pourraient être sensibles aux biais humains dans cette vidéo :

Responsabilité

La responsabilité consiste à être tenu responsable des effets d’un système d’IA. Cela implique la transparence, c’est-à-dire le partage d’informations sur le comportement du système et les processus organisationnels, y compris la documentation et le partage de la façon dont les modèles et les ensembles de données ont été créés, entraînés et évalués.

Un autre aspect de la responsabilité est l’interprétabilité, qui implique la compréhension des décisions d’un modèle d’apprentissage automatique, où les humains peuvent identifier les caractéristiques ayant conduit à une prédiction. En outre, l’explicabilité est la capacité à expliquer les décisions automatisées d’un modèle de manière compréhensible pour les humains.

Confidentialité

Les pratiques de confidentialité dans l’IA Responsable impliquent la prise en compte des implications potentielles pour la vie privée lors de l’utilisation de données sensibles. Cela inclut non seulement le respect des exigences légales et réglementaires, mais aussi la prise en compte des normes sociales et des attentes individuelles typiques. Par exemple, quelles garanties doivent être mises en place pour protéger la vie privée des individus, sachant que les modèles d’apprentissage automatique peuvent mémoriser ou révéler certains aspects des données auxquelles ils ont été exposés ? Quelles étapes sont nécessaires pour garantir que les utilisateurs disposent d’une transparence et d’un contrôle adéquats sur leurs données ?

IA Responsable dans les modèles génératifs/LLMs

L’avènement des grands modèles génératifs introduit de nouveaux défis pour la mise en œuvre des pratiques d’IA Responsable en raison de leurs capacités de production de résultats potentiellement ouvertes et de leurs nombreuses utilisations en aval possibles.

Temps de quiz !

Le quiz est disponible sur Wooclap. Cependant, vous pouvez déjà consulter les questions.

1. Quel est l’objectif principal de l’intégration des pratiques d’IA Responsable dans le développement des technologies d’IA ?
   • a) Minimiser les coûts et le temps de développement.
   • b) Garantir que les avantages de l’IA surpassent les éventuels préjudices.
   • c) Augmenter la puissance de calcul des modèles d’IA.
   • d) Se concentrer uniquement sur l’amélioration de la précision de l’IA.
2. Quelle dimension de l’IA Responsable traite des disparités potentielles dans les résultats liés à des caractéristiques sensibles comme la race, le revenu ou le genre ?
   • a) Responsabilité
   • b) Équité
   • c) Confidentialité
   • d) Scalabilité
3. Dans le contexte de l’IA Responsable, quelle est l’importance de l’interprétabilité et de l’explicabilité dans les modèles d’apprentissage automatique ?
   • a) Elles garantissent que les modèles d’IA peuvent fonctionner indépendamment sans intervention humaine.
   • b) Elles permettent aux humains de comprendre et d’identifier les caractéristiques ayant conduit aux prédictions d’un modèle.
   • c) Elles contribuent à accélérer le processus d’entraînement des modèles d’apprentissage automatique.
   • d) Elles se concentrent sur la protection des modèles d’IA contre les cyberattaques.