Comment l'IA neurosymbolique peut résoudre les problèmes de fiabilité de l'IA générative

IA générative L'IA a fait des progrès impressionnants ces dernières années. Elle peut écrire des essais, créer des œuvres d'art et même composer de la musique. Mais lorsqu'il s'agit de fournir des faits exacts, elle échoue souvent. Elle peut vous dire avec assurance que les zèbres vivent sous l'eau ou que la tour Eiffel se trouve à Rome. Bien que ces erreurs puissent sembler inoffensives, elles mettent en évidence un problème plus important : la confiance. Dans des domaines comme la santé, le droit ou la finance, nous ne pouvons pas nous permettre de laisser l'IA commettre de telles erreurs.

C'est là que l'IA neurosymbolique peut aider. En combinant la puissance des réseaux neuronaux avec la logique de l'IA symbolique, elle pourrait résoudre certains des problèmes de fiabilité auxquels l'IA générative est confrontée. Grâce à l'IA neurosymbolique, nous pouvons créer des systèmes qui ne se contentent pas de générer des réponses, mais qui génèrent des réponses auxquelles nous pouvons faire confiance.

Pourquoi l’IA générative n’est pas fiable

L’IA générative fonctionne en analysant des modèles dans des quantités massives de données. C’est ainsi qu’elle prédit quel mot ou quelle image viendra ensuite. C’est comme un outil de saisie semi-automatique avancé qui est incroyablement polyvalent, mais qui ne « sait » rien vraiment. Il se contente de jouer sur les probabilités. Cette dépendance aux probabilités peut le rendre imprévisible. L’IA générative ne choisit pas toujours l’option la plus probable. Au lieu de cela, elle sélectionne parmi une gamme de possibilités en fonction des modèles qu’elle a appris. Ce caractère aléatoire peut la rendre créative, mais cela signifie également que la même entrée peut conduire à des résultats différents. Cette incohérence devient un problème dans les situations graves où nous avons besoin de réponses fiables.

L'IA générative ne comprend pas les faits. Elle imite les modèles, c'est pourquoi elle invente parfois des choses et les présente comme réelles. Cette tendance de l'IA est souvent appelée hallucination. Par exemple, l'IA peut inventer une citation d'une personne célèbre ou créer une citation qui n'existe pas. Cela est utile lorsque nous devons créer un nouveau contenu, mais peut constituer un problème sérieux, en particulier lorsque l'IA est utilisée pour donner des conseils sur des questions médicales, juridiques ou financières. Elle peut induire les gens en erreur et les amener à croire des informations qui ne sont tout simplement pas vraies.

Pire encore, lorsque l’IA fait des erreurs, elle ne s’explique pas. Il n’existe aucun moyen de vérifier pourquoi elle a donné une certaine réponse ou comment la corriger. Il s’agit en fait d’une boîte noire, cachant son raisonnement dans un enchevêtrement de poids et de probabilités mathématiques. Cela peut être acceptable lorsque vous demandez une simple recommandation ou une aide occasionnelle, mais c’est beaucoup plus inquiétant lorsque les décisions de l’IA commencent à avoir un impact sur des éléments tels que les soins de santé, l’emploi ou les finances. Si une IA suggère un traitement ou prend une décision d’embauche, ne pas savoir pourquoi elle a choisi cette réponse rend difficile de lui faire confiance.

À la base, l’IA générative est un système de comparaison de modèles. Elle ne raisonne pas et ne pense pas. Elle génère des réponses en imitant les données sur lesquelles elle a été formée. Cela lui donne un aspect humain, mais la rend également fragile. Un petit changement dans les données d’entrée peut entraîner de grosses erreurs. Le fondement statistique de l’IA repose sur des modèles et des probabilités, ce qui la rend intrinsèquement aléatoire. Cela peut donner lieu à des prédictions très fiables, même lorsque ces prédictions sont erronées. Dans des domaines à enjeux élevés comme les conseils juridiques ou les recommandations médicales, cette imprévisibilité et ce manque de fiabilité présentent de graves risques.

Comment l'IA neurosymbolique améliore la fiabilité

IA neurosymbolique L’IA générative pourrait résoudre certains de ces problèmes de fiabilité. Elle combine deux atouts : les réseaux neuronaux qui reconnaissent des modèles et l’IA symbolique qui utilise la logique pour raisonner. Les réseaux neuronaux sont très efficaces pour traiter des données complexes, comme du texte ou des images. L’IA symbolique vérifie et organise ces informations à l’aide de règles. Cette combinaison peut créer des systèmes non seulement plus intelligents, mais aussi plus fiables.

En utilisant AI symbolique, nous pouvons ajouter une couche de raisonnement à l’IA générative, en vérifiant les informations générées par rapport à des sources ou des règles fiables. Cela réduit le risque d’hallucinations de l’IA. Par exemple, lorsqu’une IA fournit des faits historiques. Les réseaux neuronaux analysent les données pour trouver des modèles, tandis que l’IA symbolique garantit que le résultat est précis et logiquement cohérent. Le même principe peut également être appliqué dans le domaine de la santé. Un outil d’IA peut utiliser des réseaux neuronaux pour traiter les données des patients, mais l’IA symbolique garantit que ses recommandations sont conformes aux directives médicales établies. Cette étape supplémentaire permet de garantir l’exactitude et la fiabilité des résultats.

L’IA neurosymbolique peut également apporter de la transparence à l’IA générative. Lorsque le système analyse les données, il montre exactement comment il est parvenu à une réponse. Par exemple, dans les secteurs juridique ou financier, une IA pourrait indiquer des lois ou des principes spécifiques qu’elle a utilisés pour générer ses suggestions. Cette transparence renforce la confiance, car les utilisateurs peuvent voir la logique derrière la décision et se sentir plus confiants dans la fiabilité de l’IA.

Elle apporte également de la cohérence. En s'appuyant sur des règles pour guider les décisions, l'IA neurosymbolique garantit la stabilité des réponses, même lorsque les données sont similaires. C'est important dans des domaines comme la planification financière, où la cohérence est cruciale. La couche de raisonnement logique assure la stabilité des résultats de l'IA et leur appuie sur des principes solides, réduisant ainsi l'imprévisibilité.

L’association de la créativité et de la pensée logique rend l’IA générative neurosymbolique plus intelligente et plus sûre. Il ne s’agit pas seulement de générer des réponses, mais de générer des réponses sur lesquelles vous pouvez compter. Alors que l’IA s’implique de plus en plus dans les domaines de la santé, du droit et d’autres domaines critiques, des outils comme l’IA neurosymbolique offrent une voie à suivre. Ils apportent la fiabilité et la confiance qui comptent vraiment lorsque les décisions ont de réelles conséquences.

Étude de cas : GraphRAG

GraphRAG (Graph Retrieval Augmented Generation) montre comment nous pouvons combiner les atouts de l'IA générative et de l'IA neurosymbolique. L'IA générative, comme les grands modèles de langage (LLM), peut créer un contenu impressionnant, mais elle a souvent du mal à être précise ou cohérente.

GraphRAG répond à ce problème en combinant des graphes de connaissances (une approche d’IA symbolique) avec des LLM. Les graphes de connaissances organisent les informations en nœuds, ce qui facilite le suivi des connexions entre différents faits. Cette approche structurée aide l’IA à rester ancrée dans des données fiables tout en générant des réponses créatives.

Lorsque vous posez une question à GraphRAG, il ne se base pas uniquement sur des modèles. Il croise ses réponses avec des informations fiables dans le graphique. Cette étape supplémentaire garantit des réponses logiques et précises, réduisant ainsi les erreurs ou « hallucinations » courantes dans l'IA générative traditionnelle.

Le défi de l'intégration de l'IA neurosymbolique et générative

Cependant, combiner l'IA neurosymbolique et l'IA générative n'est pas chose aisée. Ces deux approches fonctionnent différemment. Les réseaux neuronaux sont performants pour traiter des données complexes et non structurées, comme des images ou du texte. L'IA symbolique, quant à elle, se concentre sur l'application de règles et de logique. Fusionner ces deux approches requiert un équilibre entre créativité et précision, ce qui n'est pas toujours évident. L'IA générative vise à produire des résultats nouveaux et diversifiés, tandis que l'IA symbolique s'appuie sur la logique. Trouver un moyen de faire fonctionner les deux ensemble sans compromettre les performances est une tâche délicate.

Orientations futures à suivre

À l'avenir, le potentiel d'amélioration du fonctionnement de l'IA neurosymbolique avec les modèles génératifs est considérable. Une possibilité prometteuse consiste à créer des systèmes hybrides capables de passer d'une méthode à l'autre en fonction des besoins. Pour les tâches exigeant précision et fiabilité, comme dans les domaines de la santé ou du droit, le système peut s'appuyer davantage sur le raisonnement symbolique. Lorsque la créativité est nécessaire, il peut passer à l'IA générative. Des travaux sont également en cours pour rendre ces systèmes plus compréhensibles. Améliorer le suivi de leur raisonnement contribuera à renforcer la confiance. À mesure que l'IA évolue, l'IA neurosymbolique pourrait rendre les systèmes plus intelligents et plus fiables, garantissant ainsi leur créativité et leur fiabilité.

En résumé

L’IA générative est puissante, mais son imprévisibilité et son manque de compréhension la rendent peu fiable dans les domaines à enjeux élevés comme la santé, le droit et la finance. L’IA neurosymbolique pourrait être la solution. En combinant les réseaux neuronaux à la logique symbolique, elle ajoute raisonnement, cohérence et transparence, réduisant ainsi les erreurs et augmentant la confiance. Cette approche rend l’IA plus intelligente, mais garantit également la fiabilité de ses décisions. Alors que l’IA joue un rôle plus important dans des domaines cruciaux, l’IA neurosymbolique offre une voie à suivre, une voie dans laquelle nous pouvons compter sur les réponses qu’elle fournit, en particulier lorsque des vies et des moyens de subsistance sont en jeu.