Tag Archives: LLM

IA : que fait-elle quand ses sources se contredisent ?

Dans des conflits factuels contrôlés, quelles sources un LLM privilégie-t-il en cas de contradictions ? Les modèles suivent en général une hiérarchie stable (administration puis presse, avant individus et réseaux sociaux) et favorisent les sources « populaires ». Mais ils sont très sensibles à la répétition : une information moins fiable répétée peut l’emporter sur une source plus crédible. Des consignes et un léger ajustement réduisent ce biais, sans l’annuler totalement. Lire la suite

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Evaluer les biais de l’intelligence artificielle : sortir de l’illusion métrique

Les benchmarks de biais en IA, comme BBQ, donnent des scores séduisants mais souvent trompeurs : ils effacent des inégalités réelles au nom de la neutralité et mesurent mal les biais qui surgissent dans des usages concrets. Un bon résultat ne garantit pas un comportement équitable en pratique. L’évaluation doit donc être contextualisée, construite avec les acteurs concernés, et porter sur les tâches réelles. Lire la suite

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Ce qui se passe dans la boîte noire: généralisation et mémorisation dans les Large Language Models

Que se passe-t-il dans la boîte noire d’un Large Language Models? Distinction entre la mémorisation involontaire puis, passé un certain seuil, la généralisation à partir des données d’entraînement. Présentation de J.X.MORRIS et al., How much do language models memorize ? et de ses implications pour le juriste. Lire la suite

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Les données d’entraînement des LLM sont-elles protégées par le droit d’auteur ?

Les données d’entraînement utilisées pour un LLM (large language model) sont-elles protégées par le droit d’auteur? (IA, LDA) Lire la suite

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