{"id":41721,"date":"2025-02-18T15:43:17","date_gmt":"2025-02-18T15:43:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/djibouti\/politique\/quand-les-algorithmes-doivent-desapprendre"},"modified":"2025-04-07T17:52:31","modified_gmt":"2025-04-07T17:52:31","slug":"quand-les-algorithmes-doivent-desapprendre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/djibouti\/toutes-les-actualites\/quand-les-algorithmes-doivent-desapprendre","title":{"rendered":"Quand les algorithmes doivent d\u00e9sapprendre"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Djibouti. <\/strong><\/span>De\u0301but janvier 2024, Gary Marcus, professeur e\u0301me\u0301rite de l’universite\u0301 de New York (E\u0301tats-Unis), spe\u0301cialiste d’intelligence artificielle, et Reid Southen, illustrateur pour les studios de cine\u0301ma, signaient un article pour IEEE Spectrum incluant des images tire\u0301es de films de super-he\u0301ros, du dessin anime\u0301 Les Simpsons, du jeu vide\u0301o The Last of Us 2 ou encore d’e\u0301pisodes de la saga La Guerre des e\u0301toiles. Ils ne les ont pas trouve\u0301es sur Internet, n’ont pas fait de capture d’e\u0301cran: ils les ont ge\u0301ne\u0301re\u0301es avec Midjourney et Dall-E 3, par le biais d’instructions en langage naturel (prompts).<\/p>\n

Ce type d’outils filtre parfois les prompts contenant un terme relatif a\u0300 un contenu soumis au droit d’auteur (nom de personnage ou d’acteur, titre de film). Mais il est possible de contourner la contrainte. Les deux auteurs ont ainsi obtenu des images de La Guerre des e\u0301toiles ou du jeu Super Mario sans utiliser ces mots-clefs mais avec des pe\u0301riphrases. Un an auparavant, une e\u0301quipe de chercheurs de Google, de l’E\u0301cole polytechnique fe\u0301de\u0301rale de Zurich (Suisse) et des universite\u0301s ame\u0301ricaines de Berkeley et de Princeton avait ge\u0301ne\u0301re\u0301 des logos de marques et des photos de ce\u0301le\u0301brite\u0301s avec Stable Diffusion et Imagen (Google). Le New York Times, lui, a inclus dans une plainte pour plagiat de\u0301pose\u0301e fin 2023 contre OpenAI des extraits de ses articles reproduits mot pour mot par ChatGPT.<\/p>\n

Le proble\u0300me est double: non seulement ces contenus ne devraient pas e\u0302tre produits, mais le fait qu’ils le soient prouve qu’ils figurent dans les bases de donne\u0301es d’entrai\u0302nement. Ces algorithmes sont en effet entrai\u0302ne\u0301s sur d’e\u0301normes volumes de donne\u0301es collecte\u0301es a\u0300 la vole\u0301e sur Internet. Articles, discussions de forum, pages Wikipe\u0301dia, livres, photos, vide\u0301os, etc. Une pratique loin d’e\u0302tre transparente et soulevant des proble\u0300mes juridiques. D’ou\u0300 le de\u0301veloppement d’une discipline appele\u0301e \u00ab\u00a0de\u0301sapprentissage machine\u00a0\u00bb. Autrement dit, faire en sorte qu’un algorithme \u00ab\u00a0oublie\u00a0\u00bb une partie de ce qu’il a appris.<\/p>\n

Trop long de repartir de ze\u0301ro<\/b><\/p>\n

\u00ab\u00a0Ces recherches sont motive\u0301es par la tendance des nouveaux mode\u0300les d’intelligence artificielle a\u0300 l’apprentissage par c\u0153ur des donne\u0301es d’entrai\u0302nement, explique Martin Van Waerebeke, doctorant sur le sujet a\u0300 l’Institut national de recherche en sciences et technologies du nume\u0301rique (Inria). Cela peut poser des proble\u0300mes de se\u0301curite\u0301, de confidentialite\u0301, avoir des impacts sur la vie prive\u0301e. \u00a0\u00bb<\/p>\n

En Europe, la question est devenue particulie\u0300rement sensible avec la notion de droit a\u0300 l’oubli et le re\u0300glement ge\u0301ne\u0301ral sur la protection des donne\u0301es (RGPD) de 2016. Or, les algorithmes d’apprentissage a\u0300 base de re\u0301seaux de neurones sont si complexes que leurs concepteurs ne savent pas vraiment ce qu’ils apprennent ni de quelle fac\u0327on. Difficile, dans ces conditions, de savoir comment faire oublier des donne\u0301es, a\u0300 part pour des mode\u0300les tre\u0300s simples.<\/p>\n

L’enjeu n’est pas de supprimer un contenu du corpus d’entrai\u0302nement, mais pluto\u0302t de supprimer des connexions entre les neurones artificiels qui ont le plus pese\u0301 dans l’apprentissage des caracte\u0301ristiques d’une donne\u0301e. Refaire de ze\u0301ro un corpus d’entrai\u0302nement et entrai\u0302ner a\u0300 nouveau l’algorithme serait trop long et complique\u0301.<\/p>\n

Plusieurs autres approches ont de\u0301ja\u0300 e\u0301merge\u0301. Par exemple, re\u0301entrai\u0302ner l’algorithme seulement sur les donne\u0301es originelles qu’il ne faut ne pas oublier, afin de noyer l’impact des donne\u0301es litigieuses. Ou modifier les parame\u0300tres internes de l’algorithme, mais pas la structure de ce dernier. Ou encore concevoir d’emble\u0301e l’algorithme de manie\u0300re qu’il puisse de\u0301sapprendre facilement. Entre juin et septembre 2023, Google a organise\u0301 un concours, le premier du genre, invitant des de\u0301veloppeurs a\u0300 soumettre leurs solutions de de\u0301sapprentissage, afin de les comparer et les e\u0301valuer.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Il n’existe pour l’heure aucun processus de test standardise\u0301, contrairement a\u0300 l’anonymisation des donne\u0301es, ou\u0300 des proce\u0301dures existent \u00ab\u00a0, note Marco Lorenzi, spe\u0301cialiste d’analyse de donne\u0301es et d’apprentissage automatique a\u0300 l’Inria. Une chose est su\u0302re: le besoin est la\u0300. Le de\u0301sapprentissage peut me\u0302me faciliter des travaux de recherche, comme en me\u0301decine, quand plusieurs ho\u0302pitaux collaborent en apportant chacun leurs donne\u0301es. \u00ab\u00a0Cela peut inciter un e\u0301tablissement a\u0300 participer s’il sait qu’a\u0300 tout moment, il peut se de\u0301sengager et que ses donne\u0301es peuvent e\u0302tre oublie\u0301es \u00ab\u00a0, ajoute Marco Lorenzi. L’approche peut aussi faire \u00ab\u00a0oublier\u00a0\u00bb des donne\u0301es incompatibles avec d’autres, de mauvaise qualite\u0301, non norme\u0301es, etc. Reste a\u0300 de\u0301finir comment. Si, encore, cela s’ave\u0300re possible…<\/p>\n

Droit a\u0300 l’oubli nume\u0301rique<\/b><\/p>\n

La notion de droit a\u0300 l’oubli nume\u0301rique (ou a\u0300 l’effacement) e\u0301merge au milieu des anne\u0301es 1990, quand l’Union europe\u0301enne souhaite mieux encadrer le traitement et la protection des donne\u0301es personnelles. Il s’agit de permettre a\u0300 une personne de demander la suppression de donne\u0301es la concernant sur un site Internet ou l’arre\u0302t du re\u0301fe\u0301rencement de certaines pages par un moteur de recherche.<\/p>\n

L’article 17 du re\u0300glement ge\u0301ne\u0301ral sur la protection des donne\u0301es (RGPD) renforce ce droit, de\u0301taillant les obligations incombant au responsable d’un traitement de donne\u0301es personnelles. Ces dispositions peuvent en the\u0301orie s’appliquer au responsable d’un syste\u0300me d’IA, qui aurait entrai\u0302ne\u0301 sa technologie sur des donne\u0301es collecte\u0301es ille\u0301galement, errone\u0301es ou qui ne s’ave\u0300rent pas ou plus pertinentes quant a\u0300 la finalite\u0301 de l’outil. En pratique, c’est pour l’heure difficile.<\/p>\n

Pour plus d’informations et d’analyses sur la Djibouti<\/span>, suivez Africa-Press<\/span><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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