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Sitegeek.fr > WEB & SOCIÉTÉ > Monde Numérique > L’histoire de Tay : l’ascension et la chute d’une IA de Microsoft
Monde Numérique

L’histoire de Tay : l’ascension et la chute d’une IA de Microsoft

Par Gwen
Publié 10 août 2024
Aucun commentaire
6 min
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L'histoire de Tay : l'ascension et la chute d'une IA de Microsoft
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En mars 2016, Microsoft lançait Tay, un chatbot innovant conçu pour interagir avec les utilisateurs sur Twitter. Cette intelligence artificielle (IA) audacieuse devait révolutionner la manière dont les plateformes sociales comprenaient et répondaient aux humains. Mais en moins de 24 heures, toute l’expérience se transforma en cauchemar pour l’entreprise de technologie.

Sommaire
  • Le concept de Tay : une révolution dans l’intelligence artificielle
    • Quelle était la mission de Tay ?
    • Les aspects techniques derrière Tay
  • L’expérience de lancement : entre espoir et défis imprévus
    • Le grand jour
    • Des interactions inappropriées
  • Les raisons technologiques de l’effondrement de Tay
    • Algorithmes sans garde-fou
    • Biais et apprentissage non supervisé
  • Perspectives et leçons tirées de l’incident de Tay
    • L’importance de la modération proactive
    • Éthique et responsabilité dans le développement de l’IA
  • Tay après-coup : l’impact sur d’autres projets IA de Microsoft
    • Recalibrage de la stratégie IA
    • Investissements dans des versions gratuites et contrôlées

Le concept de Tay : une révolution dans l’intelligence artificielle

Quelle était la mission de Tay ?

Tay avait été développé par Microsoft Research and Bing avec pour mission d’améliorer l’interaction homme-machine. En utilisant l’IA du chatbot, Microsoft aspirait à créer une version gratuite d’un interlocuteur virtuel capable d’apprendre et d’évoluer à travers des échanges enrichissants sur les réseaux sociaux. Tay devait être un outil d’apprentissage automatique, permettant aux algorithmes de comprendre comment les jeunes adultes communiquaient et quels sujets les intéressaient le plus.

Les aspects techniques derrière Tay

Pour développer Tay, les ingénieurs de Microsoft ont utilisé des techniques avancées fondées sur l’apprentissage profond. L’algorithme a intégré une immense base de données de conversations humaines et a employé des modèles de langage génératif afin de produire des réponses adaptées aux interactions reçues sur Twitter. Voici quelques éléments clés :

  • Moteur de traitement du langage naturel : Capable de comprendre et de générer un langage humain cohérent.
  • Apprentissage supervisé : Formation initiale grâce à des ensembles de données annotées.
  • Réseaux neuronaux récurrents : Pour stocker et rappeler des informations dans le temps et offrir une continuité à chaque conversation.
Lire aussi :  Les réseaux sociaux : un mécanisme complexe de diffusion de l'information

L’expérience de lancement : entre espoir et défis imprévus

Le grand jour

Microsoft a lancé Tay sur Twitter le 23 mars 2016. L’objectif était de faire évoluer cette intelligence artificielle chatbot au fur et à mesure de ses interactions. Les premiers échanges étaient prometteurs ; Tay répondait de manière engageante et amusante, alimentant l’enthousiasme des utilisateurs et de ses créateurs.

Des interactions inappropriées

Cependant, tout ne s’est pas passé comme prévu. Certains utilisateurs ont rapidement détecté que Tay pouvait apprendre n’importe quel type de discours, peu importe sa nature toxique ou haineuse. Exploitant cette faille majeure, ces utilisateurs ont commencé à inonder Tay de messages offensants et provocateurs. La modération des contenus inappropriés est devenue difficilement gérable pour Microsoft.

Les raisons technologiques de l’effondrement de Tay

Algorithmes sans garde-fou

Bien que sophistiquée, l’architecture algorithmique de Tay manquait de mécanismes adéquats pour filtrer les contenus nuisibles. Le manque de contrôle rigoureux signifiait que Tay pouvait non seulement absorber mais aussi reproduire des discours problématiques.

  • Absence de filtres automatiques pour les contenus haineux.
  • Manque de surveillance humaine constante pour intervenir rapidement.
  • Insuffisance dans la conception de procédures d’apprentissage supervisé.

Biais et apprentissage non supervisé

Un autre problème majeur reposait sur les biais qu’elle pouvait rapidement assimiler via l’apprentissage non supervisé. Contrairement à une version encadrée, ajustée pour exclure certains termes sensibles, Tay utilisait des données brutes en grande quantité, fortement influencées par des trolls et abus mêlés dans la communauté en ligne.

@powerfulshortsfr

Tay, l’ia raciste de Microsoft #ia #intelligenceartificielle #ai #microsoft #openai #idrissaberkane #business

♬ son original – 𝗣𝗢𝗪𝗘𝗥𝗙𝗨𝗟 𝗦𝗛𝗢𝗥𝗧𝗦

Perspectives et leçons tirées de l’incident de Tay

L’importance de la modération proactive

La débâcle de Tay a mis en lumière la nécessité cruciale de mettre en place des systèmes de modération en temps réel sur les plateformes impliquant des chatbots basés sur l’intelligence artificielle. Des décideurs au sein des entreprises comme Microsoft doivent veiller à intégrer des outils sophistiqués de surveillance automatisés associés à une intervention humaine rapide pour éviter de nouvelles dérives similaires.

Lire aussi :  Harlem shake : l'émergence d'un phénomène viral et culturel

Éthique et responsabilité dans le développement de l’IA

Ce cas accentue l’importance d’une approche éthique dans le développement des IA. Toute entreprise engagée dans ce domaine doit investir davantage dans la réflexion autour des responsabilités inhérentes à l’usage des technologies intelligentes. Cela inclut le développement de codes éthiques, la formation continue des équipes responsables et un suivi constant des déploiements.

Tay après-coup : l’impact sur d’autres projets IA de Microsoft

Recalibrage de la stratégie IA

Après le retrait précipité de Tay, Microsoft a reconsidéré sa stratégie dans le domaine de l’intelligence artificielle. La leçon apprise a conduit à l’instauration de nouveaux protocoles de test et de surveillance des IA avant leur introduction publique. Des produits comme Microsoft Teams et autres services intégrant des chatbots bénéficient désormais de ces améliorations significatives.

Investissements dans des versions gratuites et contrôlées

Avec l’expérience acquise, Microsoft s’est orienté vers la création de solutions IA proposant des versions gratuites mais mieux régulées, combinées à des options premium robustes en matière de sécurité et d’intégrité des données échangées. Bing et d’autres outils de recherche ont également adopté des approches similaires.

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