Sciences

Une IA répond mieux aux demandes lorsque c'est une autre IA qui les formule

Temps de lecture : 2 min

Moralité: faites-les dialoguer.

Les IA se comprennent mieux entre elles, et la façon dont elles utilisent les subtilités du langage est bien supérieure à la nôtre. | Михаил Секацкий via Unsplash
Les IA se comprennent mieux entre elles, et la façon dont elles utilisent les subtilités du langage est bien supérieure à la nôtre. | Михаил Секацкий via Unsplash

Et si, pour faire progresser une intelligence artificielle, il n'y avait rien de mieux que de la faire entraîner par une autre intelligence artificielle? Cette technique est apparemment très prisée, explique New Scientist, notamment parce que le fonctionnement interne des IA est de plus en plus opaque, y compris pour les scientifiques dont c'est pourtant le domaine d'expertise.

L'article se focalise sur les «Large Language Models», ou LLM, considérés comme les algorithmes les plus évolués en matière de deep learning –terme qui englobe tout un ensemble de méthodes d'apprentissage automatique lui permettant d'atteindre un haut niveau d'abstraction. Les LLM sont aujourd'hui capables de lire et de comprendre le langage écrit. Leurs résultats sont prodigieux, et les réponses qu'ils apportent à certaines requêtes dépassent souvent les espérances.

Mais il s'avère que ces algorithmes peuvent se montrer encore plus performants si les requêtes sont elles-mêmes formulées par des intelligences artificielles. À l'université de Toronto, l'équipe dirigée par Yongchao Zhou vient de développer un nouveau modèle d'IA nommé Automatic Prompt Engineer (APE), capable de poser les meilleures questions qui soient. Et donc d'obtenir des réponses plus satisfaisantes encore que si des humains s'étaient chargé des requêtes.

Subtil

Les différences sont très fines, à tel point que l'esprit humain peut légitimement ne pas voir ce que cela change. Par exemple, selon Yongchao Zhou, là où un être humain s'adresserait aux LLM en disant «Élaborons cette solution pas à pas», l'APE dirait plutôt «Élaborons cette solution pas à pas afin d'obtenir la certitude d'avoir obtenu la bonne réponse.» Ce qui fait apparemment toute la différence au niveau des réponses apportées ensuite par les LLM.

Le comble, c'est que même le responsable de l'étude dit ne pas savoir pourquoi cela fonctionne mieux quand c'est l'APE qui soumet les requêtes, ni pourquoi la formulation change tout. Sans être optimales –on peut sans doute faire encore mieux, affirme-t-il–, les questions posées par l'IA de Yongchao Zhou sont pour l'instant les meilleures qui soient. Et elles surpassent en tout cas celles des humains.

En effet, sur 19 des 24 tâches ayant servi à faire des tests, la réponse de qualité supérieure ou égale lorsque la requête était posée par l'APE que lorsqu'elle émanait de l'un des dix ingénieurs –pourtant très qualifiés– participant à l'expérience. À croire, et c'est très sérieux, que les IA se comprennent mieux entre elles, et que la façon dont elles utilisent les subtilités du langage est bien supérieure à la nôtre.

Par exemple, explique aussi New Scientist, les requêtes «homme à la chevelure brune» ou «homme brun» peuvent ne pas du tout aboutir aux mêmes résultats. Et si cela nous semble aberrant, c'est sans doute parce que nous ne sommes plus assez fins.

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