La course mortelle pour publier un meilleur modèle d’IA peut être très dangereuse

Avec l’émergence de ChatGPT il y a un peu plus de six mois, il y avait de l’excitation autour de cet nouvel outil qui peut améliorer notre efficacité au travail, accélérer les tâches opérationnelles quotidiennes et même écrire du code. Cependant, il est rapidement devenu évident que de telles solutions d’intelligence artificielle sont souvent biaisées et produisent des résultats très peu fiables, et parallèlement à cela, une peur est apparue que ces outils d’IA prennent des emplois aux employés.

– Le problème est qu’il y a une course mortelle sur le marché pour publier un meilleur modèle et saisir cet élan. C’est ici que nous devons être prudents car lorsque de tels modèles parcourent l’ensemble d’Internet, qui contient à la fois de bonnes et de mauvaises informations, cela peut être dangereux – a averti Jelena Škalec d’IBM Croatie, présentant leurs solutions qui peuvent aider dans cette situation lors de la récente conférence Power of Data.

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Jelena Škalec, Data & AI Technical Sales, IBM Croatie

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Lorsqu’on lui a demandé si nous devrions faire confiance aux chatbots, ou si ChatGPT remplacera les chatbots existants, Škalec a donné une réponse claire.

– Non, car un chatbot doit avoir des connaissances spécifiques sur votre entreprise, connaître vos processus, anticiper ce que vos utilisateurs vont demander et savoir comment répondre à ces demandes. Il doit avoir des connaissances spécifiques, pas génériques – a expliqué Škalec.

La plateforme d’IA conversationnelle d’entreprise d’IBM est un chatbot auquel les gens peuvent faire confiance, a souligné Škalec, et des exemples de son application incluent le support client pour des questions liées à la santé concernant les congés maladie, des demandes juridiques ou des processus RH tels que des questions sur les congés annuels ou les réinitialisations de mot de passe.

Comme elle l’a ajouté, IBM travaille à garantir que leurs solutions d’IA sont transparentes, ce qui signifie qu’il peut être expliqué comment le chatbot est arrivé à la réponse qu’il a fournie.

Cela, par exemple, n’est pas le cas avec des modèles d’IA génériques comme ChatGPT, qui génèrent des données entièrement nouvelles à partir de ce qu’ils voient, comme l’a expliqué lors de la conférence Domagoj Marić, responsable du département d’intelligence artificielle et de science des données chez Megatrend Business Solutions.

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Domagoj Marić, Megatrend Business Solutions

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Marić a présenté le sous-domaine actuel de l’application de l’intelligence artificielle – le traitement du langage naturel. C’est un domaine qui permet aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer du contenu écrit dans des langues humaines. Avec l’arrivée de ChatGPT, ce domaine a gagné une attention extrême à l’échelle mondiale, avec des applications potentielles pour améliorer les processus commerciaux et même la vie quotidienne.

Lucija Jusup, une scientifique des données chez Megatrend, a démontré lors de la conférence comment leur chatbot Lendyr fonctionne, qui répond à des questions financières telles que quels sont les taux d’intérêt pour le prêt que nous souhaitons prendre, combien coûterait l’ensemble du prêt, et le chatbot peut fournir toutes ces réponses sous forme de vidéo.

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Lucija Jusup, Data Scientist at Megatrend Business Solutions

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