Les modèles d’IA générative, comme ChatGPT, nécessitent des données synthétiques pour s’adapter à des scénarios futurs non couverts par les données réelles. Bien que ces données réduisent les coûts et permettent de simuler des situations complexes, leur utilisation comporte des risques, notamment des comportements imprévisibles des modèles. Les experts soulignent l’importance d’intégrer des éléments réels dans la formation et d’adopter des pratiques responsables pour assurer la sécurité et la fiabilité des systèmes d’IA.
Les Défis de l’IA Générative et l’Importance des Données Synthétiques
Les modèles d’intelligence artificielle générative, tels que ChatGPT et Gemini, reposent sur des volumes massifs de données du monde réel pour leur formation. Cependant, même la totalité du contenu disponible en ligne ne peut pas préparer ces modèles à toutes les situations possibles. Pour continuer à évoluer, il est essentiel que ces systèmes soient formés sur des données synthétiques, qui représentent des scénarios plausibles mais fictifs. Lors d’un panel au South by Southwest, des experts ont souligné l’importance d’une approche responsable dans l’utilisation de ces données, avertissant que des erreurs pourraient rapidement survenir si les développeurs ne prennent pas les précautions nécessaires.
La montée en popularité des données synthétiques a été accentuée par le lancement de DeepSeek AI, un modèle chinois qui utilise une quantité supérieure de données simulées par rapport à ses homologues, permettant ainsi d’économiser à la fois temps et ressources. Toutefois, les spécialistes insistent sur le fait que l’enjeu dépasse simplement la réduction des coûts. Les données synthétiques, souvent générées par des algorithmes d’IA, permettent aux modèles d’apprendre à gérer des situations qui ne sont pas couvertes par les données réelles, mais qui pourraient se produire dans l’avenir.
Les Risques Associés aux Données Synthétiques
Les données synthétiques présentent de nombreux avantages, notamment leur coût réduit de production. Par exemple, il est possible de simuler des milliers de scénarios de voitures autonomes grâce à un logiciel, tandis que les tests réels nécessiteraient des destructions physiques de véhicules, ce qui représente un investissement considérable. Selon Tahir Ekin, professeur d’analytique commerciale à l’Université d’État du Texas, les voitures autonomes doivent être formées pour faire face à des événements peu fréquents, comme un essaim de chauves-souris traversant une route, même si ces situations ne sont pas présentes dans les données d’entraînement.
Cependant, les véritables dangers résident dans la manière dont un modèle, formé sur des données synthétiques, réagit aux variations du monde réel. Comme l’a souligné Ekin, un modèle qui n’a été formé qu’avec des simulations et non avec des données réelles peut devenir imprévisible, voire dangereux. Pour garantir la sécurité, il est crucial que tout système utilisant des données synthétiques soit ancré dans des expériences réelles et intègre des retours sur son fonctionnement par rapport à des scénarios concrets.
En conclusion, alors que l’IA continue de s’étendre et de se diversifier, il est impératif que les développeurs intègrent des principes d’observabilité, de transparence et de confiance dans leurs modèles. En fin de compte, la responsabilité ne repose pas seulement sur les concepteurs d’IA, mais également sur les utilisateurs qui doivent s’assurer que les meilleures pratiques sont suivies pour éviter des conséquences indésirables sur la société.