J’ai lu récemment une intéressante interview réalisée par Lucy Smith pour AIhub, où elle s’entretient avec Joseph Marvin Imperial, doctorant à l’Université de Bath. Joseph travaille sur un sujet clé actuellement : comment aligner l’intelligence artificielle générative (GenAI) avec les normes techniques pour assurer une conformité réglementaire et opérationnelle efficace. Son travail consiste principalement à vérifier et améliorer la capacité des grands modèles de langage (LLMs) comme GPT-4 à comprendre et à respecter les normes et réglementations présentes dans divers domaines professionnels.
Une des facettes passionnantes du travail de Joseph est la création de benchmarks spécifiques, notamment SpeciaLex, qui testent la capacité des outils d’IA à se conformer au vocabulaire normatif utilisé dans des secteurs comme l’éducation, l’ingénierie, et l’aviation. Il souligne également une volonté d’élargir ses travaux afin d’examiner la manière dont les modèles d’intelligence artificielle raisonnent face à des règles parfois conflictuelles ou complémentaires provenant des standards techniques.
Durant l’interview, Joseph partage aussi son expérience enrichissante à la conférence AAAI Doctoral Consortium, où il a eu l’opportunité d’échanger avec de grands noms de la recherche en IA.
Pour découvrir l’interview complète et les propos détaillés de Joseph, je vous invite à lire l’article sur AIhub.
Personnellement, je trouve particulièrement crucial le sujet abordé par Joseph, car à mesure que l’IA intégrera davantage de secteurs sensibles comme la santé, les finances ou l’éducation, l’alignement avec des normes claires sera essentiel à sa fiabilité et son acceptabilité. La démarche de validation et de contrôle méthodique qu’il propose me semble être une excellente voie pour rendre l’IA plus transparente et sûre.
Et vous, pensez-vous que l’intégration rigoureuse de standards techniques pourrait réellement renforcer la confiance du public vis-à-vis des technologies d’intelligence artificielle ?
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