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LE BLOG 360°IA
Hallucinations, biais et erreurs : ce que l'IA ne vous dit pas (et pourquoi c'est sérieux)
L'IA hallucine, discrimine et se trompe, souvent avec une assurance déconcertante. Derrière les performances des LLM se cachent des défauts structurels : confabulations statistiques, biais ancrés dans des données inégalitaires, erreurs aux conséquences parfois graves. De l'avocat sanctionné pour des citations fictives à l'algorithme de la CAF ciblant les précaires, les exemples s'accumulent. Cet article décrypte ces limites et les pistes pour en réduire l'impact.
Stéphane Guy
il y a 4 jours8 min de lecture
Transfer Learning : comment l'IA apprend à ne pas tout réapprendre de zéro
Le Transfer Learning permet à une IA de réutiliser les connaissances d'un modèle déjà entraîné pour résoudre de nouveaux problèmes. Moins de données, moins de calcul, de meilleures performances : c'est la technique qui alimente GPT, BERT ou les IA médicales. Mais elle a aussi ses limites — transfert négatif, biais hérités, dépendance aux grands acteurs. Un mécanisme fondamental pour comprendre l'IA d'aujourd'hui.
Stéphane Guy
22 févr.9 min de lecture
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