Connaissances Paramétriques
L'ensemble des informations acquises par un modèle d'IA au cours de son processus d'apprentissage et stockées au sein de ses poids et paramètres.
Contrairement aux connaissances récupérées (qu'une IA recherche dans une base de données), les connaissances paramétriques constituent ce que l'IA sait fondamentalement. Lorsque des données non autorisées sont ingérées lors d'une phase d'entraînement, elles s'intègrent à cette structure permanente. Cela rend l'IA fantôme particulièrement dangereuse, car les données sont pour ainsi dire ancrées dans l'architecture même du modèle, ce qui rend leur récupération ou leur suppression pratiquement impossible.
Après avoir été entraîné sur des millions de revues médicales, un modèle connaît les symptômes d'une maladie rare grâce à ses connaissances paramétriques, ce qui lui permet de répondre à des questions même lorsqu'il ne dispose pas d'un accès à Internet.
« 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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