{"id":45047,"date":"2024-06-13T17:52:41","date_gmt":"2024-06-13T15:52:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.accuracy.com\/?p=45047"},"modified":"2025-10-23T14:33:28","modified_gmt":"2025-10-23T12:33:28","slug":"le-savoir-academique-a-lere-de-lia-generative","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.accuracy.com\/fr\/the-academic-insight-knowledge-in-the-age-of-generative-ai\/","title":{"rendered":"Le point de vue des universitaires - La connaissance \u00e0 l'\u00e8re de l'IA g\u00e9n\u00e9rative"},"content":{"rendered":"
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L'intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative peut-elle nous aider \u00e0 conna\u00eetre la v\u00e9rit\u00e9 ?<\/strong> La premi\u00e8re r\u00e9ponse qui vient \u00e0 l'esprit est sans aucun doute \"non\" : apr\u00e8s tout, si cette IA est cens\u00e9e \u00eatre g\u00e9n\u00e9rative, alors elle g\u00e9n\u00e8re du contenu plut\u00f4t que de nous dire ce qui existe r\u00e9ellement. En effet, ces intelligences artificielles n'ont en th\u00e9orie aucune exp\u00e9rience directe du monde r\u00e9el. <\/p>\n

Comment sauraient-ils ce qui est vrai et ce qui ne l'est pas ? <\/b>Nous connaissons tous le probl\u00e8me des hallucinations : lorsqu'un grand mod\u00e8le linguistique<\/b> (LLM) invente un fait qui n'existe pas, dans le but de produire un texte probable. 'Qu'a mang\u00e9 Napol\u00e9on avant la bataille de Waterloo ?<\/b>' 'Une tarte aux pommes<\/b>.' Cette suggestion n'est pas absurde, mais elle n'est pas vraie. Un mod\u00e8le linguistique a du mal \u00e0 faire la diff\u00e9rence parce qu'il fonctionne sur la base de probabilit\u00e9s statistiques et non d'une recherche pr\u00e9cise dans une base de donn\u00e9es. Bien s\u00fbr, la r\u00e9ponse d'un mod\u00e8le sera souvent juste, surtout si l'information demand\u00e9e appara\u00eet fr\u00e9quemment dans les donn\u00e9es sur lesquelles le mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 (par exemple, la date de la bataille de Waterloo).<\/p>\n

En bref, le mod\u00e8le linguistique produit du plausible plut\u00f4t que du vrai et s'efforce d'accepter ce qu'il ne sait peut-\u00eatre pas. <\/b>En cela, il s'apparente aux faux savants d\u00e9crits par Descartes : \"S'ils veulent savoir parler de toutes choses (...), ils y parviendront plus ais\u00e9ment en se contentant de la vraisemblance, qui se trouve sans grande difficult\u00e9 dans toutes sortes de mati\u00e8res, qu'en cherchant la v\u00e9rit\u00e9, qui ne se d\u00e9couvre que peu \u00e0 peu dans les unes, et qui, lorsqu'il s'agit de parler des autres, les oblige \u00e0 avouer franchement qu'ils les ignorent\". Ce que l'on peut appeler le \"p\u00e9ril de la vraisemblance\" suffit \u00e0 d\u00e9conseiller l'utilisation des LLM, dans leur \u00e9tat actuel, comme simples moteurs de recherche ou sources d'informations brutes. Mais ce p\u00e9ril va encore plus loin. Au-del\u00e0 des faits inexacts<\/b>Le probl\u00e8me des id\u00e9es banales. Un texte plausible risque non seulement d'\u00eatre faux, mais d'\u00eatre moyen, normal. Ce qui pourrait \u00eatre un avantage<\/b> pour r\u00e9diger un \u00e9ni\u00e8me communiqu\u00e9 de presse devient un inconv\u00e9nient pour inventer de nouvelles id\u00e9es, ou m\u00eame pour rendre compte d'une id\u00e9e originale.<\/p>\n

Tous les progr\u00e8s r\u00e9alis\u00e9s en la connaissance implique un \u00e9cart par rapport \u00e0 ce qui est commun\u00e9ment admis<\/b>: Galil\u00e9e n'aurait pas \u00e9t\u00e9 Galil\u00e9e s'il s'\u00e9tait soumis au savoir commun de son \u00e9poque. Certains imaginent donc un sc\u00e9nario o\u00f9, \u00e0 force de d\u00e9l\u00e9guer la r\u00e9flexion \u00e0 des mod\u00e8les de langage, l'humanit\u00e9 finira par conna\u00eetre un \"effondrement de la connaissance\" conduisant \u00e0 la perte du vrai savoir, noy\u00e9 dans des r\u00e9sum\u00e9s de plus en plus d\u00e9form\u00e9s, banalis\u00e9s par les machines, jusqu'\u00e0 la r\u00e9gression scientifique. Sans aller aussi loin, le risque de vivre ce ph\u00e9nom\u00e8ne dans une entreprise est r\u00e9el : si l'entreprise s'appuie trop sur l'IA g\u00e9n\u00e9rative pour traiter sa base de connaissances, elle risque de perdre son expertise. L'expertise suppose non seulement la connaissance de l'ensemble d'un domaine, mais aussi la connaissance de ses exceptions, de ses irr\u00e9gularit\u00e9s et de ses cas extr\u00eames. Une compagnie a\u00e9rienne ne fonctionne pas uniquement gr\u00e2ce \u00e0 la pertinence de sa documentation technique, mais bien s\u00fbr gr\u00e2ce aux connaissances sp\u00e9cifiques, ancr\u00e9es dans l'exp\u00e9rience, de ses ing\u00e9nieurs et techniciens sp\u00e9cialis\u00e9s, qui peuvent se souvenir de situations uniques et improbables. N\u00e9anmoins, ce serait une cruelle erreur de s'arr\u00eater l\u00e0. Car, sous d'autres formes, et si l'on d\u00e9passe ce p\u00e9ril de la plausibilit\u00e9, l'IA g\u00e9n\u00e9rative peut nous aider \u00e0 faire des progr\u00e8s d\u00e9cisifs dans le monde de la connaissance.<\/p>\n

TOUT D'ABORD, NOUS DEVONS NOUS RENDRE COMPTE QUE LA POSSIBILIT\u00c9 QU'UN TEXTE \u00c9CRIT PAR UNE IA NE SOIT PAS \"VRAI\" N'EST PAS UN D\u00c9FAUT DE L'IA ELLE-M\u00caME ; C'EST UN D\u00c9FAUT DE NOTRE PENS\u00c9E CRITIQUE.<\/b><\/i><\/p>\n

Trop souvent, nous nous appuyons sur des arguments d'autorit\u00e9 : Je lis ce texte d'un grand auteur, donc je lui fais confiance. Mais le texte lui-m\u00eame n'offre aucune certitude de v\u00e9rit\u00e9, m\u00eame lorsqu'il est \u00e9crit par un \u00eatre humain. Sa v\u00e9rit\u00e9 d\u00e9pend de la coh\u00e9rence interne de ses arguments, et il nous incombe, en tant que lecteurs, de la rep\u00e9rer. Il en va de m\u00eame pour les images : nous avons associ\u00e9 la photographie \u00e0 la v\u00e9rit\u00e9, mais c'est un raccourci trop facile. La photographe Annie Leibovitz a d\u00e9clar\u00e9 que l'IA ne l'inqui\u00e8te pas du tout parce que \"[...] l'intelligence artificielle n'est pas un probl\u00e8me.La photographie elle-m\u00eame n'est pas vraiment r\u00e9elle<\/b> Il peut \u00eatre alt\u00e9r\u00e9, et m\u00eame sans alt\u00e9ration, il n'est qu'une transcription de photons sur un plan, pas l'objet lui-m\u00eame. Un texte \u00e9crit par l'IA doit donc \u00eatre lu avec un esprit critique... comme un texte \u00e9crit par un humain. Comme le disait Roland Barthes, que ChatGPT n'aurait pas d\u00e9rang\u00e9, \"l'unit\u00e9 d'un texte ne r\u00e9side pas dans ses origines (...) mais dans sa destination\".3 <\/p>

QUE POUVONS-NOUS FAIRE AVEC LES PRODUITS DE L'AI G\u00c9N\u00c9RATIVE POUR NOUS AIDER \u00c0 FAIRE PROGRESSER NOS CONNAISSANCES ? <\/i><\/b><\/p>

Tout d'abord, nous devons nous concentrer sur l'utilisation de ces mod\u00e8les en tant que processeurs plut\u00f4t que producteurs d'informations. Le mod\u00e8le linguistique est un traducteur universel, qui peut non seulement traduire un texte anglais en fran\u00e7ais et vice versa, mais aussi traduire un texte fran\u00e7ais en script Python, un po\u00e8me en prose, ou une feuille de calcul Excel en pr\u00e9sentation PowerPoint. Il peut \u00e9galement traduire un texte compliqu\u00e9 en un texte simple et faire communiquer des domaines qui, autrement, ne se seraient jamais parl\u00e9s. <\/p>\n

Une petite \u00e9tude a r\u00e9cemment montr\u00e9 que, bien que les ChatGPT<\/b> est souvent utilis\u00e9 par les chercheurs pour r\u00e9diger les introductions de leurs articles, comme le r\u00e9v\u00e8le une mesure des bizarreries linguistiques de ChatGPT dans les revues acad\u00e9miques (par exemple, le mot delve, surutilis\u00e9 par ChatGPT), les chercheurs ne consid\u00e8rent pas que ces introductions sont moins bonnes que celles \u00e9crites \u00e0 la main. Si les chercheurs font des d\u00e9couvertes par eux-m\u00eames et les partagent avec le monde \u00e0 l'aide de ChatGPT, la communication des connaissances s'en trouve am\u00e9lior\u00e9e. La fluidit\u00e9 des \u00e9changes entre chercheurs est l'un des facteurs cl\u00e9s du progr\u00e8s scientifique. C'est pourquoi l'imprimerie a tant contribu\u00e9 au progr\u00e8s de la science moderne depuis la Renaissance. <\/p>

D'une mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, cette capacit\u00e9 de transformation des LLM permet d'am\u00e9liorer la communication \u00e0 tous les niveaux : entre techniciens et non-techniciens, entre diff\u00e9rentes sp\u00e9cialit\u00e9s, voire entre diff\u00e9rentes personnalit\u00e9s.<\/p>\n

Plus fondamentalement, le mod\u00e8le linguistique peut servir de stimulus<\/b>. Nous avons vu qu'il a tendance \u00e0 produire des textes et des id\u00e9es qui sont plausibles plut\u00f4t que vraies, mais ce n'est pas n\u00e9cessairement un d\u00e9faut. Les innovateurs ont souvent besoin d'un sparring-partner pour \u00e9valuer et tester leurs id\u00e9es ; chaque Sherlock Holmes a besoin d'un Dr Watson, et un LLM est un excellent Watson. C'est souvent en confrontant des id\u00e9es communes que l'on trouve des id\u00e9es uniques. De plus, si le LLM tend spontan\u00e9ment vers la moyenne, on peut combattre cette tendance en le d\u00e9stabilisant, en lui demandant d'imaginer des id\u00e9es inspir\u00e9es par des sources inattendues. En effet, en l'obligeant \u00e0 interpoler entre des notions et des inspirations habituellement distinctes (pourquoi pas, la strat\u00e9gie financi\u00e8re et l'art de Vermeer), le LLM sera contraint de cr\u00e9er quelque chose de nouveau. Tout n'en vaudra pas la peine, mais des id\u00e9es pr\u00e9cieuses pourront en \u00e9merger. L'IA g\u00e9n\u00e9rative peut \u00e9galement compl\u00e9ter des aspects inaper\u00e7us d'un processus de pens\u00e9e. Vous pouvez \u00eatre meilleur que ChatGPT dans votre domaine d'expertise, mais il est probablement meilleur que vous dans tous les autres domaines. Vous pouvez avoir une nouvelle id\u00e9e que seul un humain aurait pu avoir, mais les applications de cette id\u00e9e dans d'autres domaines que le v\u00f4tre peuvent sans doute \u00eatre imagin\u00e9es mieux que vous par un LLM. Enfin, on ne peut pas exclure l'hypoth\u00e8se que les mod\u00e8les du futur auront des capacit\u00e9s de raisonnement beaucoup plus pouss\u00e9es qu'aujourd'hui, notamment en d\u00e9passant le cadre de l'analyse de l'information. cadre de la langue<\/b> et en l'associant \u00e0 d'autres architectures moins sujettes au p\u00e9ril de la plausibilit\u00e9.<\/p>\n

PEUT-\u00caTRE VERRONS-NOUS DES INTELLIGENCES ARTIFICIELLES PROPOSER DE NOUVELLES TH\u00c9ORIES ET LES METTRE \u00c0 L'\u00c9PREUVE. LES POSSIBILIT\u00c9S DE D\u00c9COUVERTE SERAIENT ALORS PRESQUE INFINIES.<\/b><\/i><\/p>\n

En attendant, et \u00e0 condition de se pr\u00e9munir contre les risques mentionn\u00e9s ci-dessus, nous pouvons \u00eatre s\u00fbrs que des progr\u00e8s importants seront r\u00e9alis\u00e9s au cours des prochaines ann\u00e9es, gr\u00e2ce \u00e0 IA g\u00e9n\u00e9rative<\/b>qui sert de support aux innovateurs, et, ne l'oublions pas, gr\u00e2ce \u00e0 l'IA non g\u00e9n\u00e9rative, qui permet d\u00e9j\u00e0 de r\u00e9aliser des t\u00e2ches surhumaines, comme la pr\u00e9diction massive de la structure des prot\u00e9ines5 , la d\u00e9couverte de nouveaux mat\u00e9riaux ou la lecture des papyrus romains carbonis\u00e9s par l'\u00e9ruption du V\u00e9suve.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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