🤖 𝐋’𝐈𝐀 𝐝𝐞 𝐜𝐨𝐧𝐟𝐢𝐚𝐧𝐜𝐞 : 𝐮𝐧 𝐝𝐞́𝐟𝐢 𝐜𝐨𝐦𝐩𝐥𝐞𝐱𝐞 𝐚̀ 𝐚𝐩𝐩𝐫𝐞́𝐡𝐞𝐧𝐝𝐞𝐫 🧠

L’essor fulgurant de l’IA générative, à l’image de ChatGPT, suscite de nombreuses interrogations quant à la confiance que nous pouvons lui accorder. Si certains critères semblent évidents, d’autres sont plus épineux à définir et à mettre en œuvre.

✅ 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒑𝒂𝒓𝒆𝒏𝒄𝒆 : Comment fonctionne réellement l’IA ? Quels sont ses mécanismes sous-jacents ?
✅ 𝑹𝒆́𝒅𝒖𝒄𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒅𝒆𝒔 𝒉𝒂𝒍𝒍𝒖𝒄𝒊𝒏𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏𝒔 : Comment s’assurer que l’IA ne génère pas d’informations erronées ?
✅ 𝑹𝒆́𝒅𝒖𝒄𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒅𝒆𝒔 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔 : Comment éviter que l’IA ne reproduise et n’amplifie les stéréotypes ?
✅ 𝑬𝒙𝒑𝒍𝒊𝒄𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕𝒆́ : Bien que cruciale, cette dimension est particulièrement délicate pour l’IA générative, du fait de sa nature même.
✅ 𝑨𝒄𝒄𝒆̀𝒔 𝒂𝒖𝒙 𝒅𝒐𝒏𝒏𝒆́𝒆𝒔 𝒓𝒆́𝒄𝒆𝒏𝒕𝒆𝒔 : Des outils comme Bing ou Perplexity offrent déjà cette capacité, mais est-ce suffisant ?
✅ 𝑰𝒏𝒅𝒊𝒄𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒅𝒆𝒔 𝒔𝒐𝒖𝒓𝒄𝒆𝒔 : Un défi en soi, compte tenu de la complexité de tracer l’origine des informations.

La collaboration avec la communauté scientifique offre une caution externe, mais est-ce suffisant pour instaurer une confiance totale ?

La question de l’IA de confiance est loin d’être tranchée. Avec des réglementations comme l’AI Act en discussion en Europe, le débat est plus que jamais d’actualité. Mais au-delà des lois, comment définir et garantir une IA véritablement “de confiance” ?

Je suis curieux de connaître votre avis ! 🤔 Quels sont, selon vous, les critères essentiels pour une IA de confiance ? Comment les mettre en œuvre ?

#IAdeConfiance#IAGénérative#ChatGPT#Transparence#Biais

🦾🦾🦾 Le texte ci-dessus est généré par #ChatGPT
💪💪💪 Notes sur la méthode :
1️⃣ Interrogation du livre Blanc de Data for Good avec le plugin AskYourPDF pour lister les éléments qui pourraient constituer une IA de confiance
2️⃣ Sélection et commentaire des éléments sur la base de mes connaissances du sujet puis demande de création d’un post LinkedIn
✅ Même pas de retouches !

🤖🆚🧑 Human versus #AI – episode 69 – IA de confiance

🤖 𝐋’𝐈𝐀 𝐝𝐞 𝐜𝐨𝐧𝐟𝐢𝐚𝐧𝐜𝐞 : 𝐮𝐧 𝐝𝐞́𝐟𝐢 𝐜𝐨𝐦𝐩𝐥𝐞𝐱𝐞 𝐚̀ 𝐚𝐩𝐩𝐫𝐞́𝐡𝐞𝐧𝐝𝐞𝐫 🧠

L’essor fulgurant de l’IA générative, à l’image de ChatGPT, suscite de nombreuses interrogations quant à la confiance que nous pouvons lui accorder. Si certains critères semblent évidents, d’autres sont plus épineux à définir et à mettre en œuvre.

✅ 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒑𝒂𝒓𝒆𝒏𝒄𝒆 : Comment fonctionne réellement l’IA ? Quels sont ses mécanismes sous-jacents ?
✅ 𝑹𝒆́𝒅𝒖𝒄𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒅𝒆𝒔 𝒉𝒂𝒍𝒍𝒖𝒄𝒊𝒏𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏𝒔 : Comment s’assurer que l’IA ne génère pas d’informations erronées ?
✅ 𝑹𝒆́𝒅𝒖𝒄𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒅𝒆𝒔 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔 : Comment éviter que l’IA ne reproduise et n’amplifie les stéréotypes ?
✅ 𝑬𝒙𝒑𝒍𝒊𝒄𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕𝒆́ : Bien que cruciale, cette dimension est particulièrement délicate pour l’IA générative, du fait de sa nature même.
✅ 𝑨𝒄𝒄𝒆̀𝒔 𝒂𝒖𝒙 𝒅𝒐𝒏𝒏𝒆́𝒆𝒔 𝒓𝒆́𝒄𝒆𝒏𝒕𝒆𝒔 : Des outils comme Bing ou Perplexity offrent déjà cette capacité, mais est-ce suffisant ?
✅ 𝑰𝒏𝒅𝒊𝒄𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒅𝒆𝒔 𝒔𝒐𝒖𝒓𝒄𝒆𝒔 : Un défi en soi, compte tenu de la complexité de tracer l’origine des informations.

La collaboration avec la communauté scientifique offre une caution externe, mais est-ce suffisant pour instaurer une confiance totale ?

La question de l’IA de confiance est loin d’être tranchée. Avec des réglementations comme l’AI Act en discussion en Europe, le débat est plus que jamais d’actualité. Mais au-delà des lois, comment définir et garantir une IA véritablement “de confiance” ?

Je suis curieux de connaître votre avis ! 🤔 Quels sont, selon vous, les critères essentiels pour une IA de confiance ? Comment les mettre en œuvre ?

#IAdeConfiance#IAGénérative#ChatGPT#Transparence#Biais

🦾🦾🦾 Le texte ci-dessus est généré par #ChatGPT
💪💪💪 Notes sur la méthode :
1️⃣ Interrogation du livre Blanc de Data for Good avec le plugin AskYourPDF pour lister les éléments qui pourraient constituer une IA de confiance
2️⃣ Sélection et commentaire des éléments sur la base de mes connaissances du sujet puis demande de création d’un post LinkedIn
✅ Même pas de retouches !