L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui au cœur de nombreuses discussions et applications professionnelles. Parmi les technologies qui gagnent en popularité, on trouve le RAG (“Retrieval-Augmented Generation”), une solution d’IA qui améliore considérablement la précision et la qualité des réponses en s’appuyant sur des données fournies par une entreprise. Mais comment définir la responsabilité des intervenants dans la qualité des réponses que l’IA génère via une technologie RAG ?
Qu’est-ce qu’un RAG IA et comment fonctionne-t-il ?
Le RAG IA comme celui proposé par EFIMOVE est un système d’intelligence artificielle qui combine la génération de texte avec la recherche dans une base de données prédéfinie. Il permet de fournir des réponses enrichies et plus pertinentes en accédant directement à des informations présentes dans des documents internes à une entreprise, tels que des données issues de la production, de la logistique,de bases de données, de documents (des manuels, rapports…), etc.
Le processus fonctionne en deux étapes : d’abord, l’IA recherche dans la base de données des informations pertinentes, puis elle les utilise pour générer une réponse adaptée à la question posée.
Bien que ce mécanisme permette de générer des réponses plus fiables, il soulève des questions importantes quant à la responsabilité des réponses fournies par l’IA. Est-ce aux développeurs de la solution RAG IA ou aux entreprises qui mettent à disposition leurs données de veiller à la qualité et la véracité des données ?
Le rôle des développeurs de RAG IA
Les développeurs de solutions RAG IA ont pour responsabilité de construire et de maintenir un système fiable. Cela signifie que leur rôle consiste principalement à s’assurer que l’algorithme et le logiciel fonctionne de manière prédictible et que le système de recherche et de génération est bien configuré. Ils doivent aussi veiller à ce que les biais présents dans les algorithmes soient minimisés et que le système respecte les meilleures pratiques en matière de sécurité et de confidentialité.
Cependant, la précision des données utilisées par l’IA ne relève pas directement de la responsabilité des développeurs. Ces derniers fournissent la technologie, l’outil permettant d’accéder aux données et de les exploiter par une couche IA, mais ils ne peuvent contrôler la qualité des informations fournies par chaque entreprise. Chaque entreprise doit identifier les données pertinentes et évaluer leur fiabilité afin de les exploiter par des solutions IA. De nombreux clients passent souvent par une étape d’audit IA et de travail sur les process permettant d’améliorer la qualité des datas qui seront exploitées par des briques IA.
La responsabilité des fournisseurs de données : l’entreprise au centre de l’information
La responsabilité des réponses du RAG IA revient donc à l’entreprise qui fournit les données. Les réponses générées par l’IA dépendent directement de la qualité et de l’exactitude des informations présentes dans la base de données. Si les données sont inexactes, corrompues, anciennes ou incomplètes, les réponses de l’IA peuvent être trompeuses ou erronées.
Pour maximiser les avantages d’une solution RAG IA, il est important que les entreprises portent une attention particulière à la qualité des données qu’elles fournissent. Cela peut inclure la mise à jour régulière des documents et la vérification des informations. En s’assurant que les données sont pertinentes et adaptées aux besoins des utilisateurs finaux, les entreprises peuvent non seulement enrichir l’expérience utilisateur, mais aussi tirer le meilleur parti de l’intelligence artificielle. En collaborant étroitement avec l’IA, elles peuvent garantir une information fiable et pertinente, ce qui facilitera l’adoption de cette solution innovante
Fiabilité des systèmes d’IA : pourquoi la vérification est cruciale ?
Les systèmes d’IA comme ChatGPT peuvent parfois fournir des réponses qui ne sont pas entièrement fiables, car ils génèrent du contenu en fonction des données sur lesquelles ils ont été entraînés, sans toujours garantir l’exactitude des informations utilisées sur une échelle « grand public ».
La technologie avancée de RAG, même si elle affiche des performances bien plus efficaces que les traditionnels solutions IA grand public, il est bon de rappeler que les réponses de l’IA ne remplace pas l’humain. Même avec les meilleures données, l’IA peut parfois produire des réponses qui ne sont pas entièrement correctes ou adaptées au contexte et l’utilisateur doit être en mesure de prendre la décision finale par son expertise.
C’est pour cette raison qu’il est crucial pour les utilisateurs finaux de toujours vérifier ce que l’IA annonce. Les réponses doivent être validées et comparées à d’autres sources afin d’éviter toute erreur ou mauvaise interprétation. L’IA est un outil puissant d’assistance pouvant démultiplier la productivité et l’efficacité, mais elle n’est pas infaillible : une vérification humaine reste indispensable, notamment pour des décisions critiques.
En résumé, les réponses fournies par un RAG IA dépendent essentiellement de la qualité des données de l’entreprise. L’entreprise joue un rôle crucial pour assurer la précision des réponses en travaillant sur la qualité des informations qu’elle met à disposition des solutions IA.
