En effet, l’IA peut halluciner et ces réponses erronées ou fictives présentées de façon convaincante représentent un véritable cauchemar pour les professionnels exigeant une précision parfaite dans les réponses fournies par leurs systèmes d’IA. Mais qu’est-ce qui pousse ces modèles à produire de telles hallucinations ? S’agit-il uniquement d’un problème lié aux données utilisées, illustrant le principe bien connu du « garbage in garbage out » ? Ou bien résulte-t-il d’un manque de supervision humaine ?
Anomalie ou atout caché ?
Pour les entreprises qui intègrent et déploient l’IA générative, ses hallucinations constituent une source d’inquiétudes majeures. Mais comment peut-on réellement les éradiquer ? En pratique, même avec des données rigoureusement exactes ou une intervention humaine pour tester le système avant son utilisation ou valider les réponses (le principe du« human-in-the-loop »), un LLM (Large Langage Model) continuera à générer des hallucinations. Toutefois, ces approches permettent d’en réduire la fréquence.
Pourquoi ces erreurs continuent-elles d’apparaître ? Tout d'abord, ces modèles sont conçus pour accomplir une gamme variée de tâches, ce qui les distingue des modèles d'apprentissage automatique classiques, généralement créés pour un usage spécifique. Bien que bénéfique, cette capacité à s’adapter à divers contextes peut parfois compromettre leur exactitude dans des scénarios précis. En outre, les LLM suivent une logique probabiliste, générant une réponse en fonction de ce qui est statistiquement le plus probable dans un contexte donné. Cela peut les amener, dans des cas extrêmes ou ambiguës, à produire des choix inattendus ou inappropriés, reflétant les limites
de leur fonctionnement.
De plus, même lorsque les données d’entrée sont de grande qualité, les réponses générées reposent sur les modèles d’apprentissage sous-jacents, qui peuvent ne pas anticiper tous les cas de figure et intégrer des biais. Aussi, l’incapacité à reproduire pleinement les subtilités des connaissances humaines et des nuances linguistiques dans une structure mathématique accentue le risque d’erreurs d’interprétation ou de compréhension. Les avancées récentes ont permis aux systèmes d’IA de détecter lorsqu’ils manquent de données suffisantes pour répondre ou lorsqu’ils éprouvent de l’incertitude. Cependant, ils peuvent encore produire des informations convaincantes, mais incorrectes, surtout s’ils ne sont pas adéquatement paramétrés ou soumis à des exigences dépassant leurs limites.
Les enjeux demeurent donc critiques pour les entreprises : des informations erronées, qu’elles soient fournies aux employés ou aux clients, peuvent entraîner des répercussions allant d’un désagrément mineur à des pertes financières considérables.
Transformer les défis en opportunités
L’idée d’une IA sujette à des hallucinations peut sembler incompatible avec les exigences d’efficacité et de fiabilité des entreprises. Prenons l’exemple d’Air Canada : un chatbot a communiqué des informations incorrectes à un client souhaitant bénéficier d’une réduction liée à un deuil. Il a indiqué que la réduction pouvait être demandée après le vol, alors que la politique de la compagnie stipulait clairement que la requête devait être soumise avant le départ. Malgré les mesures mises en place pour limiter ces erreurs, le modèle s’est appuyé sur des connaissances générales plutôt que sur les directives spécifiques, produisant ainsi une réponse en désaccord avec la politique officielle.Toutefois, il existe des situations où les dérives générées par l’IA peuvent étonnamment révéler des opportunités inattendues. Chez l’humain, la créativité ne se limite pas à la simple restitution d’informations, mais réside dans l’art de combiner et d’enrichir les connaissances existantes, une dynamique que certaines hallucinations de l’IA imitent. Ainsi, dans des domaines où l’innovation et l’originalité sont essentielles, une IA capable de s’éloigner des standards pour proposer des idées novatrices peut devenir
un véritable avantage.
Par exemple, dans la création de stratégies marketing, la rédaction d’e-mails destinés à des clients potentiels ou encore le développement de projets artistiques, une touche d’originalité inattendue peut captiver et stimuler l’imagination. Cela soulève toutefois une interrogation clé : comment les entreprises peuvent-elles concilier l’exactitude des informations avec le besoin de créativité ?
Un véritable numéro d'équilibre
Étant donné qu'une hallucination peut occasionner des pertes financières importantes ou nuire à l'image d'une entreprise, il est crucial d'adopter des mécanismes stricts pour les éviter. Cependant, dans des contextes où le risque est limité et où les bénéfices créatifs sont significatifs, une approche plus permissive et réfléchie pourrait s'avérer justifiée.Pour naviguer entre précision et créativité, les entreprises doivent adapter leur stratégie en fonction des besoins spécifiques à chaque contexte. Il est essentiel de mettre en place des mécanismes robustes pour limiter les erreurs graves, tout en permettant une certaine marge d’innovation dans les situations appropriées. Lorsque la précision absolue est indispensable, plusieurs approches peuvent être adoptées : intégrer la méthode RAG (Retrieval Augmented Generation), recourir à des outils de fact-checking ajuster les paramètres du modèle pour mieux répondre aux exigences, appliquer le concept de
« human-in-the-loop » et veiller à une mise à jour régulière pour affiner les performances
du système d’IA.
Pour intégrer l'IA efficacement, les entreprises doivent, en fin de compte, avoir une vision claire des enjeux spécifiques à leurs domaines d’application et définir une stratégie adaptée pour atténuer les risques. Une communication honnête avec les utilisateurs et les parties prenantes est essentielle, en précisant à la fois les capacités et les limites de l’IA, y compris les éventuelles erreurs et les mesures mises en place pour les gérer. En reconnaissant que ces imperfections peuvent parfois s’avérer utiles, les entreprises ont l’opportunité de tirer parti de l’IA de manière stratégique, trouvant alors l’équilibre entre précision et créativité selon les circonstances. L’enjeu principal est d’optimiser les bénéfices tout en limitant les dangers, grâce à une approche souple et évolutive. Ainsi, elles pourront exploiter pleinement le potentiel de l’IA pour renforcer leur innovation et efficacité, et maintenir une relation de confiance avec les clients et parties prenantes.
Par Ryan Welsh, Field CTO Gen AI chez Qlik
