Modèle de Langage de Grande Envergure
Un modèle d'apprentissage profond entraîné sur de vastes corpus de texte, capable de réaliser des tâches telles que la génération de texte, la traduction et la synthèse, nécessitant souvent une gouvernance pour éviter les biais et les abus.
Des architectures fondées sur les transformeurs (p. ex. GPT, BERT), comptant de centaines de millions à des milliers de milliards de paramètres, préentraînées sur des données diverses à l’échelle d’Internet. Elles excellent dans l’apprentissage en quelques exemples, mais peuvent propager des biais sociétaux ou générer des contenus préjudiciables. La gouvernance doit inclure des audits de biais, un suivi des usages, un filtrage des contenus, ainsi que des politiques claires définissant les invites autorisées et celles qui sont interdites, afin de limiter les risques de mésusage.
Une équipe marketing utilise des modèles de type GPT pour rédiger des textes publicitaires. Avant le déploiement, elle effectue des contrôles de biais sur le texte généré (par exemple, le langage genré), applique des filtres contre les propos injurieux et met en œuvre des quotas d’utilisation pour prévenir les fuites de données confidentielles, garantissant ainsi que le modèle renforce la créativité sans introduire de risque réputationnel ou juridique.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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