Tag Archives: intelligence artificielle

Le désalignement émergent dans les Large Language Models

Objectif : tester si l’apprentissage d’un comportement nuisible dans un domaine restreint (le code) pouvait influencer défavorablement la conduite du Large Language Model dans des contextes complètement différents. Spoiler: on dirait bien que oui. Lire la suite

Publié dans intelligence artificielle, Protection des données | Tagué , , , | Laisser un commentaire

Protection des données et Large Language Models

Examen des rapports entre la protection des données et les Large Language Models, sur le modèle de ChatGPT, examen des risques. Lire la suite

Publié dans intelligence artificielle, Protection des données, RGPD | Tagué , , , , , | Laisser un commentaire

Intelligence artificielle: un droit à l’explication?

Droit à l’explication des décisions prises par ses systèmes d’intelligence artificielle (art. 86 RIA) Lire la suite

Publié dans intelligence artificielle | Tagué , , , , | Laisser un commentaire

Comment l’IA apprend et se développe (II) : apprentissage par renforcement et autoréflexion

Présentation de S. Bensal et al., Reflect, Retry, Reward: Self-Improving LLMs via Reinforcement Learning. Apprentissage de l’IA par renforcement, mais aussi pas un système binaire d’autoréflexion. Lire la suite

Publié dans intelligence artificielle | Tagué , , , | Laisser un commentaire

Comment l’IA apprend et se développe (I)  : l’apprentissage par renforcement prolongé

Présentation de M. Liu et al., ProRL : Prolonged Reinforcement Learning Expands Reasoning Boudaries in Large Language Models. L’apprentissage par renforcement prolongé semble permettre de débloquer de nouvelles capacités de raisonnement que le pré entraînement seul n’atteint pas. Lire la suite

Publié dans intelligence artificielle | Tagué , , , , , , | Laisser un commentaire

Ce qui se passe dans la boîte noire (III) : l’IA peut-elle désapprendre ce qu’elle a appris ?

Comment mettre en œuvre le droit à l’effacement dans une intelligence artificielle? Analyse et critique du « machine unlearning » Lire la suite

Publié dans intelligence artificielle, Protection de la personnalité, Protection des données, RGPD | Tagué , , , , , , | Laisser un commentaire

L’avocat doit-il révéler au juge l’utilisation qu’il fait de l’intelligence artificielle ?

L’avocat doit-il révéler au juge l’usage qu’il fait de l’agence artificielle ? Présentation de Cedric Willis c/ U.S. Bank National Associations. Lire la suite

Publié dans Avocats (règles professionnelles), intelligence artificielle | Tagué , , , , | Laisser un commentaire

Données synthétiques et confidentialité : appréciation de la métrique de distance (DCR)

Comment s’assurer que les données synthétiques produites à partir de jeux de données réels n’exposent pas d’informations indentifiables sur des individus? Examen de la métrique de distance (DCR) Lire la suite

Publié dans intelligence artificielle, Protection des données | Tagué , , , , , , | Laisser un commentaire

Ce qui se passe dans la boîte noire (ii)  : la mémorisation dans les Large Language Models

Qu’est-ce que la mémorisation dans un Large Language Model? Réponse technique nuancée, qui a des conséquences notamment en droit d’auteur. Lire la suite

Publié dans droit d'auteur, intelligence artificielle | Tagué , , , | Laisser un commentaire

Intelligence artificielle et protection des données : avantages et risques de l’apprentissage fédéré

L’apprentissage fédéré est un outil permettant d’intégrer la protection des données à l’intelligence artificielle. Présentation d’une étude qui en montre certains avantages et risques. Lire la suite

Publié dans intelligence artificielle, Protection des données | Tagué , , , | Laisser un commentaire