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Les limites majeures de l’utilisation des outils d’IA générative

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Chapitre 1 Leçon 4
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Cette vidéo analyse les quatre limites majeures des outils d’IA générative : hallucinations, fuite de données, génération de stéréotypes et problématiques de propriété intellectuelle. Elle cible les professionnels et étudiants qui souhaitent comprendre les enjeux de l’intelligence artificielle.

Détails de la leçon

Description de la leçon

La leçon présentée examine en détail les quatre principaux risques inhérents à l’utilisation des outils d’IA générative. Dans un premier temps, le phénomène d’hallucination est abordé, où l’IA peut produire du contenu textuel, visuel ou sonore erroné ou fictif, susceptible d’induire les utilisateurs en erreur. Ensuite, le risque de fuite de données est mis en lumière : lorsque l’IA réutilise des informations saisies par un utilisateur et les intègre dans des réponses à d’autres utilisateurs, elle compromet directement la confidentialité et la sécurité des données.

Un troisième risque identifié concerne la production de stéréotypes. Puisque ces intelligences artificielles apprennent à partir de larges corpus issus de la société, elles peuvent fréquemment répéter et même amplifier des biais ou stigmatisations existantes. Enfin, la question délicate de la propriété intellectuelle est soulevée, notamment dans le contexte de la création ou de la redistribution d’œuvres générées par l’IA.

Cet exposé est essentiel pour quiconque souhaite employer l’IA générative de manière responsable tout en intégrant une démarche éthique, sécurisée et conforme au cadre légal en vigueur.

Objectifs de cette leçon

À l’issue de cette vidéo, l’apprenant saura :
- Identifier les limites majeures de l’IA générative.
- Reconnaître les principaux risques (hallucination, fuite de données, stéréotypes, propriété intellectuelle).
- Appréhender les considérations éthiques associées à l’usage de l’IA dans un cadre professionnel ou éducatif.

Prérequis pour cette leçon

Aucune compétence technique approfondie n’est requise, mais des notions de base sur le fonctionnement de l’IA et sur la gestion des données sont recommandées pour une meilleure compréhension des enjeux abordés.

Métiers concernés

Les métiers concernés sont variés : développeur d’IA, data scientist, juriste spécialisé en propriété intellectuelle, enseignant ou formateur sur l’IA, consultant en transformation numérique ainsi qu’expert en cybersécurité.

Alternatives et ressources

Il existe des solutions alternatives telles que les IA spécialisées dans des domaines réduits ou les outils d’analyse assistée par IA qui utilisent des restrictions renforcées sur la gestion des données (ex : IA open source, modèles à usage interne, systèmes fermés). Privilégier les outils dotés de réglages précis pour la confidentialité et l’éthique comme Llama, Claude ou l’usage local de GPT-Neo constitue également une alternative.

Questions & Réponses

Les principaux types d’hallucinations correspondent à des créations erronées de l’IA dans trois domaines : textuel, visuel et sonore. L’IA peut générer des faits inexacts, des images fictives ou des sons imités, trompant ainsi l’utilisateur par une information non vérifiée.
Le risque de fuite de données apparaît lorsque l’IA réutilise les données personnelles ou professionnelles soumises par un utilisateur afin de générer des réponses à d’autres utilisateurs, entraînant ainsi un manque de confidentialité et des violations potentielles du respect de la vie privée.
L’IA générative s’appuie sur de vastes ensembles de données issues de nos sociétés. Si ces données contiennent des stéréotypes ou des biais, l’IA risque de les reproduire, voire de les amplifier dans ses productions, renforçant ainsi involontairement des préjugés sociaux ou culturels.