Chez Mollard

L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE TOUT LE MONDE EN PARLE
MAIS COMBIEN EN CONNAISSENT LES ENJEUX ET LES DANGERS ?

L’IA générative est une technologie puissante avec des avantages et des dangers importants.

Il est crucial de mettre en place des garde-fous et des contrôles pour garantir qu’elle soit utilisée de manière responsable et éthique.

Pour l’heure, il s’agit plus de savoir si l’Intelligence Artificielle est capable de fournir des réponses de qualité constante que de se préoccuper des implications éthiques qui sont pourtant très importantes… c’est surtout de l’éthique des concepteurs de l’IA qu’il faut se soucier, cependant les moyens de contrôle sont quasi inexistants… l’IA pourrait introduire volontairement des biais en étant fidèlement “la voix de son maître” !

QU’EST-CE QUE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE GÉNÉRATIVE ?

L’IA générative, c’est un peu comme un artiste qui s’inspire de ce qu’il a vu pour créer de
nouvelles choses. Elle a été entraînée sur de grandes quantités de données, comme des images, des textes ou de la musique dont elle a appris à reconnaître les motifs et les structures.

Créer de nouvelles choses, c’est générer. L’IA peut alors utiliser sa connaissance pour créer de nouveaux contenus, comme des images, des textes ou de la musique qu’elle n’a jamais vus auparavant.

COMMENT FONCTIONNE L’IA GÉNÉRATIVE ?

L’IA générative fonctionne en utilisant différents types de modèles d’apprentissage machine pour créer de nouveaux contenus (textes, images, sons, etc.) à partir de vastes ensembles de données existantes.

Définition simple d’un algorithme : Un algorithme est une suite d’instructions précises et ordonnées permettant d’accomplir une tâche ou de résoudre un problème. C’est un peu comme une recette de cuisine, mais pour les ordinateurs !

Les algorithmes complexes utilisés par l’IA sont sont capables de :

– Apprendre : ils analysent de grandes quantités de données pour apprendre à effectuer des tâches complexes.
– S’adapter : ils peuvent ajuster leur comportement en fonction de l’environnement et des situations nouvelles.
– Prendre des décisions : ils peuvent analyser des informations et choisir la meilleure action à mener

Les principaux algorithmes utilisés dans l’IA générative sont les suivants :

1/ Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : C’est l’un des modèles les plus populaires.
Un GAN comprend deux réseaux neuronaux qui s’entraînent de manière compétitive :

1. Le générateur produit de faux échantillons de données (images, textes, etc.) en ajoutant du bruit aléatoire aux données réelles.

2. Le discriminateur essaie de distinguer les vraies données des fausses générées par le générateur.

Au fil des itérations, le générateur s’améliore pour tromper le discriminateur, produisant
ainsi des contenus de plus en plus réalistes et convaincants.

Définition simple d’un réseau neuronal : Un réseau neuronal est un système informatique inspiré du fonctionnement du cerveau humain. Il est composé de plusieurs couches de neurones artificiels interconnectés.

Particularités des réseaux neuronaux utilisés par l’IA :

– Apprentissage automatique : ils apprennent à partir de données, comme un
enfant qui apprend à parler en écoutant les adultes.
– Traitement d’informations complexes : les réseaux neuronaux peuvent traiter des
informations complexes, comme des images, des sons et du texte.
– Prise de décision : les réseaux neuronaux peuvent prendre des décisions, comme
reconnaître un visage ou traduire une phrase.

2/ Modèles de diffusion : Ces modèles commencent par ajouter du bruit (déformations
aléatoires) aux données d’origine. Puis ils apprennent à inverser ce processus pour recréer les données d’origine à partir du bruit. Cela leur permet de générer de nouveaux
échantillons cohérents et réalistes.

3/ Autoencodeurs variationnels (VAE) : Les VAE apprennent une représentation
compacte (espace latent) encodant les principales caractéristiques des données. En
échantillonnant et décodant cet espace latent, ils peuvent générer de nouvelles données
partageant ces caractéristiques.

4/ Transformers : Basés sur le traitement du langage naturel, les transformers comme
GPT génèrent du texte en prédisant la suite logique d’une séquence d’entrée donnée. Ils
sont particulièrement efficaces pour la génération de contenu textuel.

Tous ces modèles sont entraînés sur d’immenses quantités de données pour capturer les motifs, structures et règles sous-jacentes, leur permettant ensuite de générer de nouveaux contenus crédibles dans divers domaines..

AVANTAGES EN TROMPE L’OEIL…

Voici les principaux avantages de l’IA générative pour les entreprises :

1/ Automatisation et gain de productivité : L’IA générative permet d’automatiser de nombreuses tâches répétitives comme la création de contenus textuels, visuels ou audio.
Cela fait gagner un temps précieux aux équipes et accroît leur productivité.

2 / Réduction des coûts : En automatisant certains processus, l’IA générative permet de réduire les coûts liés à la production de contenus variés (textes, images, vidéos, etc.).

3/ Personnalisation du contenu : L’IA générative facilite la création de contenus
personnalisés et adaptés aux préférences des clients ou audiences cibles, améliorant ainsi l’expérience utilisateur.

4/ Stimulation de la créativité : En générant rapidement de nouvelles idées, concepts ou variations de contenus, l’IA booste la créativité et l’innovation au sein des entreprises.

5/ Avantage concurrentiel : La capacité à produire du contenu de qualité à moindre coût et de manière accélérée procure un avantage concurrentiel non négligeable aux
entreprises adoptant l’IA générative.

Cependant, il est important de garder un contrôle humain sur le processus et de vérifier la qualité et la pertinence des contenus générés par l’IA avant diffusion.

INCONVÉNIENTS ET RISQUES RÉELS

Voici les principaux inconvénients et risques liés à l’utilisation de l’IA générative :

1/ Problèmes de confidentialité et de sécurité : L’IA générative nécessite d’importantes
quantités de données pour être entraînée, y compris des données personnelles ou
sensibles. Un mauvais traitement de ces données peut entraîner des fuites et des atteintes à la vie privée.

2/ Risques juridiques liés aux droits d’auteur : Il existe un flou juridique autour de la
propriété intellectuelle des contenus générés par l’IA. Cela peut mener à des litiges et violations des droits d’auteur.

3/ Biais et inexactitudes : Les modèles d’IA générative peuvent reproduire les biais et inexactitudes présents dans les données d’entraînement, propageant ainsi des stéréotypes ou désinformations.

4/ Manque de transparence : Les processus de génération de l’IA restent une “boîte
noire”, avec un manque de traçabilité et d’explicabilité sur la façon dont les contenus sont produits.

5/ Coûts d’implémentation élevés : Le développement et l’intégration de systèmes d’IA générative performants nécessitent des ressources techniques, financières et humaines importantes pour de nombreuses entreprises.

6/ Risques éthiques : L’IA générative soulève des questions éthiques, comme la possible désinformation à grande échelle ou le remplacement d’emplois humains par l’automatisation.

Bien que prometteuse, l’adoption de l’IA générative doit donc se faire de manière réfléchie et encadrée pour en maîtriser les risques.

ATTENTION DANGER !

Les dangers d’une IA générative sans contrôle humain sont multiples. Tout d’abord, une telle IA pourrait produire du contenu préjudiciable, biaisé ou carrément faux sans aucun moyen de la réguler ou de la corriger. Cela pourrait avoir des conséquences néfastes sur la diffusion d’informations et la manipulation de l’opinion publique.

Les dangers d’une IA générative sans contrôle humain sont importants :

Désinformation et manipulation : L’IA peut générer de fausses informations réalistes et
les diffuser à grande échelle, manipulant l’opinion publique et menaçant la démocratie.

Deepfakes : L’IA peut créer des vidéos et des images truquées de haute qualité, sapant la confiance dans les médias et les institutions.

Perte de contrôle : L’IA peut devenir autonome et prendre des décisions que les humains ne peuvent ni comprendre ni contrôler, avec des conséquences potentiellement catastrophiques.

Atteinte à la vie privée : L’IA peut générer des données personnelles fausses ou
invasives, violant la vie privée et les droits individuels.

Les métiers qui pourraient être bouleversés par l’IA sont nombreux :

De nombreux métiers liés à la production de contenus écrits, visuels ou audio risquent d’être profondément bouleversés par l’IA générative. On peut citer les rédacteurs, journalistes, traducteurs, graphistes, illustrateurs, etc. Certaines tâches pourraient être automatisées ou du moins grandement facilitées par l’IA.

Tâches répétitives et automatisables : Assistants administratifs, caissiers, conducteurs
de véhicules, etc.

Analystes de données : L’IA peut analyser de grandes quantités de données plus rapidement et efficacement que les humains. Par exemple, l’IA pourra mieux mémoriser les jurisprudences que les avocats…

Journalistes : L’IA peut générer des articles de presse et des résumés de sujets factuels.

Créateurs de contenu : L’IA peut générer des images, des vidéos et de la musique
originales.

Imperfections actuelles de l’IA et échéances correctives :

Malgré les progrès fulgurants, l’IA actuelle souffre encore de nombreux défauts et biais. Elle peut manquer de cohérence, de compréhension profonde des contextes, et véhiculer des stéréotypes ou préjugés issus des données d’entraînement. Corriger ces imperfections est un défi de taille qui nécessitera encore des années de recherche.

Biais : L’IA peut refléter les biais présents dans les données sur lesquelles elle est
entraînée, menant à la discrimination et à l’injustice.

Réduction des biais : 5 à 10 ans

Manque de compréhension du monde réel : L’IA peut avoir du mal à comprendre le contexte et les nuances du monde réel, ce qui peut limiter ses applications.

Amélioration de la compréhension du monde réel : 10 à 20 ans

Manque de créativité et d’imagination : L’IA excelle dans l’imitation et l’apprentissage, mais elle a du mal à générer des idées originales.
Développement de la créativité et de l’imagination : 20 à 30 ans

Modérateurs de l’IA et manipulation :

Si les modérateurs humains chargés de contrôler et ajuster les réponses de l’IA servent des intérêts particuliers ou une idéologie spécifique, ils pourraient effectivement orienter et manipuler les contenus générés. Un contrôle strict sur ces modérateurs et une transparence totale sur leurs interventions seraient indispensables. En effet :

– Les modérateurs filtrent les contenus générés par l’IA pour s’assurer qu’ils sont
conformes aux directives et aux valeurs de l’entreprise.
– Si les modérateurs servent une idéologie particulière, ils peuvent manipuler l’IA pour diffuser cette idéologie et censurer les opinions contraires.

Des outils dangereux pour les esprits malveillants…

Les IA génératives puissantes comme GPT-4 d’OpenAI sont capables d’être utilisées pour pirater des sites web et voler des données de manière autonome, sans intervention humaine directe.

Selon une enquête récente le modèle GPT-4 pouvait pirater avec succès 73% des sites web testés, en effectuant des tâches complexes sans connaissance préalable des vulnérabilités. Les chercheurs ont utilisé GPT-4 comme un “agent” doté d’outils d’interaction web et de planification, lui permettant de se promener seul sur internet et d’exploiter des failles.

Il existe également des outils d’IA malveillants comme “FraudGPT”, disponible sur le dark web, qui aide les pirates à concevoir des emails de phishing, cracker des logiciels et créer de fausses identités, mais aussi “ThreatGPT” pour développer des virus, ou “WormGPT” pour créer des malwares, qui sont de plus en plus utilisés par les cybercriminels.

Cependant il ya également des IA bienveillantes comme “Hacker AI”, développée pour analyser le code source et détecter les failles de sécurité, dans un but de prévention des intrusions malveillantes.

RÈGLES PRUDENTIELLES

Voici quelques conseils et règles prudentielles pour les chefs d’entreprise et les collaborateurs concernant l’utilisation de l’IA générative :

Conseils pour les chefs d’entreprise :

– Formez vos équipes à l’utilisation optimale de l’IA générative, en donnant des
instructions claires sur la formulation des prompts et l’interprétation des résultats.

– Mettez en place des processus de vérification et de validation humaine des contenus générés par l’IA avant diffusion.

– Assurez-vous du respect des droits d’auteur et de la propriété intellectuelle lors de
l’utilisation de l’IA.

– Soyez transparent sur l’utilisation de l’IA auprès de vos clients et partenaires.

– Investissez dans des solutions d’IA générative éthiques et responsables, exemptes de biais discriminatoires.

Règles pour les collaborateurs :

– Ne diffusez jamais de contenus générés par l’IA sans relecture et validation par un
humain.

– Citez toujours les sources utilisées pour entraîner les modèles d’IA afin de respecter les droits d’auteur.

– Soyez vigilants aux potentiels biais et inexactitudes produits par l’IA, et corrigez-les.

– N’utilisez l’IA que pour les tâches autorisées par votre entreprise, dans le respect de sa politique.

Certaines entreprises très sensibles aux enjeux de confidentialité et de sécurité des données (secteurs bancaire, militaire, etc.) peuvent effectivement interdire l’utilisation de l’IA générative par précaution, du fait des risques de fuites de données et du manque de transparence actuel de ces systèmes.

Les principaux motifs évoqués pour une telle interdiction sont :

1. Risques de fuites de données sensibles ou confidentielles, étant donné que l’IA
générative nécessite d’importantes quantités de données pour être entraînée. Les
interconnexions et échanges de données entre systèmes pendant l’utilisation de l’IA
constituent des “points sensibles aux intrusions et aux fuites d’information” à sécuriser.

2. Manque de transparence et de traçabilité sur la façon dont les contenus sont
générés par l’IA, ce qui pose des problèmes de sécurité et de responsabilité.

3. Potentiels biais, inexactitudes ou désinformations véhiculés par l’IA si les données d’entraînement sont biaisées, ce qui est problématique pour des secteurs sensibles.

Bien que l’IA générative offre de nombreux avantages, ces risques expliquent pourquoi des entreprises très prudentes, traitant des données ultra-sensibles (bancaires, médicales, militaires,etc.), pourraient décider d’en restreindre ou interdire l’utilisation pour l’instant, dans l’attente de garanties de sécurité et de transparence accrues.

MODÈLE IDÉAL D’IA

Pour une IA réellement objective et bienveillante au service de l’humanité, il faudrait des garde-fous solides contre les dérives et manipulations. Un contrôle par une instance indépendante et pluridisciplinaire, des audits réguliers, une transparence totale sur les données d’entraînement et les ajustements apportés seraient essentiels. L’IA devrait aussi intégrer des valeurs fondamentales comme l’éthique, le respect des droits humains et la protection de l’environnement dès sa conception.

Objectivité : L’IA doit être conçue pour être impartiale et ne pas discriminer.

Transparence : Le fonctionnement de l’IA doit être clair et compréhensible pour les
humains.

Responsabilité : Les concepteurs et les utilisateurs de l’IA doivent être responsables de ses actions et de ses impacts.

Bienveillance : L’IA doit être conçue pour promouvoir le bien-être humain et le
développement durable.

Je vais conclure par un simple conseil de bon sens, gardons la main posée sur l’interrupteur !!!