Au cours de l'année écoulée, l'intelligence artificielle (IA) est devenue une technologie cruciale, qui influence divers domaines de travail et révolutionne la manière dont nous gérons et accédons à l'information.

Utilisée à l'échelle mondiale, l'IA représente une grande valeur ajoutée dans la vie de nombreuses personnes, mais il faut garder à l'esprit qu'elle pose également plusieurs problèmes. L'un d'entre eux est celui des "hallucinations", c'est-à-dire la production d'informations qui semblent plausibles mais qui sont en réalité fausses ou inexactes. Il s'agit d'un phénomène très répandu qui peut avoir des conséquences importantes, notamment lorsqu'il conduit à prendre des décisions basées sur des données erronées.

Que sont les hallucinations dans l'IA?

On parle d'hallucinations en IA lorsqu'un modèle génératif produit des réponses qui semblent cohérentes et crédibles mais qui sont, en réalité, complètement inventées ou déformées. Ce problème est particulièrement insidieux car les réponses semblent souvent plausibles, ce qui rend difficile pour les utilisateurs de faire la distinction entre les vraies et les fausses données.

La qualité des données: un facteur crucial

L'une des principales causes des hallucinations de l'IA est la qualité des données qu'elle offre. De nombreux modèles d'IA sont entraînés sur de vastes ensembles de données comprenant des informations provenant de différentes sources, dont certaines peuvent ne pas être exactes ou vérifiées. Cela conduit à la génération de résultats peu fiables chaque fois que le modèle tente de produire des réponses sur la base de ces données.

Le Marketplace des API et la qualité des données

Dans le contexte des API (interfaces de programmation d'applications), la qualité des données est d'une importance capitale. Les API sont utilisées pour échanger des données entre différentes applications et services; si ces données sont inexactes ou incomplètes, elles peuvent causer de graves problèmes aux entreprises qui dépendent de ce type d'informations pour leurs activités quotidiennes.

Par exemple, dans le domaine de la facturation électronique, l'utilisation d'API avec des données inexactes peut entraîner des erreurs dans les factures, ce qui se traduit par une perte de temps et de ressources pour corriger les erreurs. En Italie, une anomalie dans une facture peut entraîner des pénalités si elle n'est pas corrigée dans un certain délai, ce qui entraîne des désagréments et des coûts supplémentaires pour les entreprises.

Comment atténuer les hallucinations de l'IA

Pour résoudre le problème des hallucinations, il est essentiel d'améliorer la qualité des données utilisées pour former les modèles d'IA. Cela peut se faire par le biais de:

• Validation des données: une bonne pratique consiste à n'utiliser que des ensembles de données soigneusement vérifiés et validés afin de garantir l'exactitude des informations;
• Contexte spécifique: il est important de fournir aux modèles d'IA un contexte spécifique et détaillé afin d'augmenter la probabilité que les réponses générées contiennent des informations correctes;
• Retour d'information et améliorations en continu: un système de retour d'information constant avec les utilisateurs doit être mis en œuvre pour identifier et corriger toute erreur dans les données générées par l'IA;

Étude de cas: Openapi et la qualité des données

Openapi est la plus grande Marketplace d'API en Italie et l'une des plus importantes au niveau mondial. Elle offre plus de 400 services sur les entreprises, les personnes, l'immobilier, les voitures, la finance, les services postaux dans un environnement unique.

Grâce à une approche rigoureuse de la vérification et de la validation des données, Openapi a considérablement réduit les problèmes liés aux hallucinations. Par exemple, l'API pour les informations commerciales italiennes et françaises utilise des données officielles provenant de sources telles que la Chambre de commerce italienne et Infograph en France. Cela garantit que les informations fournies sont exactes et fiables.

En outre, Openapi a développé des processus structurés pour gérer la qualité des données, en se concentrant sur cinq aspects cruciaux: l'exactitude, l'exhaustivité, la fiabilité, la pertinence et l'actualité. Le cycle continu de révision et d'amélioration de l'API a permis à l'entreprise d'obtenir des certifications de qualité qui la distinguent de ses concurrents sur le marché.

Conclusions

Les hallucinations dans l'IA représentent un défi important qui requiert de l'attention et des solutions concrètes. L'amélioration de la qualité des données d'entraînement et la mise en œuvre de stratégies de validation rigoureuses sont des étapes clés pour résoudre ce problème. Des entreprises telles qu'Openapi démontrent qu'avec un engagement en faveur de la qualité, il est possible de fournir des services d'IA fiables et précis tout en minimisant les risques associés aux hallucinations.

En fait, investir dans la qualité des données permet non seulement d'améliorer les performances, mais aussi d'accroître la confiance des utilisateurs dans les technologies basées sur l'IA, ouvrant ainsi la voie à une utilisation plus sûre et plus efficace de ces puissantes ressources.