L’univers vaste de l’IA générative et des Modèles Linguistiques de Grande Taille (LLMs) promet des capacités révolutionnaires, mais une question persistante demeure : comment pouvons-nous guider l’IA à posséder une expertise approfondie et spécifique à un domaine ? La réponse réside dans la revisite des techniques du passé de l’IA.
La Renaissance de l’Élicitation des Connaissances
L’élicitation des connaissances n’est pas une nouveauté. Ancrée dans l’ère des systèmes experts basés sur des règles, elle servait de pont entre l’intellect humain et la capacité des machines. Aujourd’hui, elle trouve une pertinence renouvelée alors que l’IA cherche à assimiler une expertise humaine profonde mais implicite. Selon Forbes, cette méthodologie est essentielle pour transformer les LLMs en dépôts de meilleures pratiques.
Plan pour des LLMs Experts dans des Domaines Spécifiques
Considérons la transformation d’un LLM pour exceller dans un domaine spécifique, tel que la médecine ou le droit. Le processus commence par amasser des documents pertinents, qui sont ensuite intégrés dans les systèmes d’IA en utilisant des techniques comme la génération augmentée par récupération (RAG). Cependant, un défi se pose : toutes les connaissances expertes ne sont pas documentées. L’essence d’une véritable expertise réside souvent dans les expériences collectives et les intuitions nuancées des vétérans de l’industrie.
L’Élicitation des Connaissances en Pratique
Entrons dans la pratique de l’élicitation des connaissances. Un engagement méthodique avec des experts peut faire émerger des règles pratiques non divulguées et des secrets professionnels. De l’interview de professionnels au passage au crible des protocoles verbaux, l’objectif est de capturer les connaissances tacites et de les intégrer dans l’IA. Par exemple, Lance Eliot illustre l’expertise d’un trader en bourse étant codifiée dans les LLMs, élargissant ainsi le répertoire de l’IA avec des stratégies de niche.
Avancer avec des Experts Synthétiques
Le concept d’experts synthétiques émerge alors que les modèles d’IA apprennent de leurs homologues humains. En simulant une maîtrise du domaine, l’IA peut s’approcher du rôle consultatif d’un conseiller, bien que limitée. Bien que l’intelligence artificielle générale reste une aspiration future, l’application stratégique de l’élicitation des connaissances aujourd’hui peut bâtir un fondement pour des experts en IA compétents et étroits.
Combler le Fossé : IA Étroit vs Générale
Le débat autour de l’IA étroite et générale continue de modeler le paysage. Alors que certains soutiennent que les LLMs manifestent déjà des éléments d’intelligence générale, d’autres affirment qu’une véritable expertise nécessite une intelligence artificielle générale. Dans les deux scénarios, l’intégration de pratiques mises au point par l’homme dans les cadres de l’IA promet d’enrichir les capacités des modèles génératifs dans des domaines spécifiques.
Dans les mots d’Elbert Hubbard, se concentrer sur un travail de qualité aujourd’hui prépare la voie pour l’excellence demain. Intégrer les connaissances humaines dans l’IA non seulement démocratise l’expertise, mais élève également les LLMs à de nouveaux sommets de fonctionnalité et de pertinence.