Formation / Sensibilisation / Conseil IA (en savoir plus)

La Fresque de l’IA – IA générative et l’enjeu de la source unique de vérité.

L’IA générative, avec son potentiel immense, continue de susciter pas mal de débats, notamment autour de l’enjeu des « hallucinations ».

Ce terme, qui semble tout droit sorti de la science-fiction, illustre bien la difficulté à faire totalement confiance aux modèles.

Même les plus avancés atteignent seulement 90% de fiabilité, laissant cette zone grise de 10% d’erreur. Et dans des domaines comme la justice, la finance ou la santé, où l’exactitude est une exigence absolue, cela pose un vrai problème.

Nous, êtres humains, faisons aussi des erreurs. Mais quand il s’agit de machines, la tolérance est proche de zéro.

Alors, comment minimiser ces « hallucinations » dans les entreprises qui adoptent l’IA générative ?

La solution semble se trouver dans ce que l’on appelle la génération augmentée de récupération (RAG), qui repose sur des bases de connaissances externes fiables pour renforcer les réponses générées par les modèles. Pourtant, malgré cette approche prometteuse, certaines entreprises continuent de rapporter des incohérences.

Le RAG, une fausse promesse ? Non. Le vrai nœud du problème réside ailleurs : la fameuse « source unique de vérité ».

Trop souvent, les entreprises ont plusieurs versions d’une même réalité, que ce soit dans des processus juridiques, commerciaux ou autres. Imaginez un modèle d’IA naviguant entre plusieurs vérités, croisant des données divergentes : c’est le terrain parfait pour les hallucinations.

C’est là que le rôle de l’ingénieur de connaissances devient essentiel.
Sa mission ? Unifier ces sources, harmoniser la base de données interne, et s’assurer que l’IA repose sur une vérité unique et fiable.

C’est à ce prix que l’IA générative pourrait devenir un outil de confiance, « libérée » de ces fameuses hallucinations.

Et si, avant d’accuser la machine, on se penchait d’abord sur notre propre manière de gérer l’information ?

Vous découvrez La Fresque de l’IA ? Il s’agit d’un atelier collaboratif de sensibilisation et de formation aux impacts économiques, sociaux, environnementaux, éthiques, cybers et culturels de l’IA générative via l’identification de cas d’usage pertinents et de conditions de succès à mettre en œuvre dans on quotidien professionnel.