Alignement en Intelligence Artificielle : principes et enjeux

Qu’est-ce que l’Alignement en IA ?

L’alignement en intelligence artificielle (IA) désigne le processus visant à s’assurer qu’un système d’IA poursuit les objectifs qui lui ont été assignés par ses concepteurs.

En d’autres termes, il s’agit de faire en sorte que l’IA respecte et exécute les intentions voulues de manière prévisible et sûre, tout en minimisant les risques d’erreurs ou d’effets indésirables.

Ce concept est essentiel pour garantir une cohabitation harmonieuse entre les machines et les humains dans un monde de plus en plus automatisé.

Origines et contexte historique

Le concept d’alignement trouve ses racines dans les premières réflexions sur l’intelligence artificielle générale (IAG), lorsque des chercheurs comme Alan Turing et John McCarthy ont commencé à imaginer des machines capables de résoudre des problèmes complexes.

Ces idées ont été renforcées au fil des décennies avec l’émergence de technologies de plus en plus sophistiquées, comme les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond (deep learning).

Cependant, l’alignement en tant que thématique explicite a émergé avec l’avènement des systèmes d’apprentissage automatique avancés dans les années 2000 et 2010.

Des organisations comme OpenAI et le Future of Humanity Institute ont popularisé le concept, soulignant les risques considérables liés à une IA mal alignée. Ces risques incluent des décisions imprévues ou des conséquences éthiques graves. Aujourd’hui, l’alignement est au cœur des discussions sur la sécurité et la durabilité de l’IA.

Principes et fonctionnement

L’alignement repose sur deux principes clés :

1. Compréhension des objectifs humains : L’IA doit être capable de respecter les intentions humaines, souvent exprimées sous forme d’objectifs ou de contraintes. Cela peut inclure des valeurs éthiques, des priorités stratégiques ou des préoccupations sociétales.
2. Exécution fidèle et sécurisée : L’IA doit atteindre ces objectifs sans déviation ni « effets secondaires » imprévus.

En exploitant les techniques d’apprentissage par renforcement, les concepteurs des modèles d’IA essaient d’affiner les calculs de l’IA pour ne pas dévier des objectifs définis.

Variantes et concepts associés

• Alignement technique : Focalisé sur les aspects mathématiques et algorithmiques pour garantir que l’IA comprenne et atteigne les objectifs, notamment dans des environnements complexes et dynamiques.
• Sécurité de l’IA : Se concentre sur les risques existants si l’IA devient mal alignée ou hors de contrôle. Ces risques peuvent inclure des abus de pouvoir ou des accidents graves.
• IA éthique : Englobe des concepts tels que la responsabilité, les valeurs morales et la transparence dans les systèmes d’IA.

Applications concrètes

À mesure que l’IA s’immisce dans les usages quotidiens. L’alignement est un sujet central.

Surtout dans les secteurs critiques ou un désalignement des outils d’IA peut conduire à de graves conséquences.

Voici quelques exemples :

• Automatisation industrielle : S’assurer que les robots et algorithmes suivent des procédures précises pour éviter des accidents. Par exemple, dans la fabrication, un robot doit prioriser la sécurité des opérateurs humains à la productivité.
• Voitures autonomes : Aligner les actions des véhicules avec les priorités humaines telles que la sécurité, le confort et la durabilité. Une voiture doit être capable de prendre des décisions critiques en cas d’urgence.
• Assistants vocaux : Adapter les réponses aux besoins et préférences des utilisateurs, en garantissant une expérience personnalisée et éthique.
• Santé : Garantir que les systèmes d’IA médicale aident à faire des diagnostics et des traitements éthiques et précis.

Quels sont les objectifs de l’alignement en IA ?

• Amélioration de la sécurité : Réduit les risques d’erreurs ou d’effets secondaires. Par exemple, les voitures autonomes correctement alignées diminuent les accidents.
• Confiance accrue : Facilite l’adoption de l’IA par les utilisateurs et les entreprises, en montrant que les systèmes sont fiables et transparents.
• Performance optimale : Permet d’atteindre des objectifs précis avec une efficacité maximale, notamment dans les domaines de la logistique et de la prévision.
• Gain de temps et de ressources : En automatisant des processus complexes tout en garantissant leur alignement avec les besoins humains.

Pourquoi l’alignement de l’IA est complexe ?

Plusieurs raisons expliquent le « désalignement » de l’IA. Il faut prendre conscience que ce phénomène est intrinsèquement lié au fonctionnement des modèles d’IA.

Voici des éléments plus détaillés :

• Présence de biais : L’alignement est fréquemment compromis par des biais présents dans les données d’entrainement.
  Par exemple, les outils dominants sont occidentaux (ChatGPT, Claude.ai, …). Ils risquent de formuler des réponses avec le prisme de la culture américaine et occidentale.
• Fonctionnement opaque : les modèles d’IA récents sont ultra-complexes. À la différence d’une voiture qui a été imaginée sur une maquette puis assemblée ; les LLM sont basés sur des réseaux de neurones artificiels.
  Ces derniers sont comme des « boites noires ». Ile peuvent générer des résultats imprévus, sans pouvoir comprendre pourquoi.
• Manque de transparence : En plus de ce fonctionnement opaque, les entreprises ne fournissent pas toutes les informations relatives à leurs outils (données d’entrainement, description précise des process…).
  Rappelons que les entreprises d’IA dominantes sont privées. L’enjeu commercial est donc important pour elles.
• Objectifs flous : Les humains peinent souvent à formuler des visions claires et cohérentes.
  Par exemple, l’objectif « ne pas polluer » peut se retrouver en contradiction avec l’objectif « rentabilité ».
  L’IA va intégrer cette contradiction et émettre des réponses incohérentes.

Quelles solutions pour améliorer l’alignement de l’IA ?

• Amélioration des algorithmes : Recherche sur des modèles capables de mieux interpréter les intentions humaines et de s’adapter rapidement.
• Normes et législation internationales : Élaboration de standards pour assurer une approche éthique globale et une harmonisation entre les pays.
• L’interprétabilité mécanistique : Derrière ce terme obscur se cache un espoir, celui de décoder les calculs faits par l’intelligence artificielle.
  L’interprétabilité mécanistique vise à créer une « IRM des pensées numériques », comme l’explique très bien Flavien Chervet dans la vidéo ci-dessous.

Quels sont les points clés à retenir ?

1. L’alignement a pour objet de garantir que les systèmes d’IA respectent les objectifs fixés par les éditeurs des modèles.
2. Il repose sur des techniques comme l’apprentissage par renforcement.
3. L’alignement est un enjeu central, surtout dans des domaines critiques : voitures autonomes, santé…
4. L’alignement de l’IA est confronté à des limites techniques, éthiques et légales.
5. L’avenir de l’alignement repose sur des innovations techniques, des réglementations strictes et une collaboration internationale renforcée.