Comment former les modèles de langue de la bonne façon – en utilisant des données responsables | par le Dr Arnika Misra | Jul, 2025

Intelligence artificielle Transforme la façon dont nous vivons, travaillons et interagissons avec l’information. Des outils comme Chatgpt, Claude et Llama deviennent incroyablement bons pour répondre aux questions, écrire du contenu et même tenir des conversations. Mais bien que ces modèles deviennent plus capables, il y a une question sérieuse que nous devons tous poser: deviennent-ils plus responsables aussi?

La formation d’un modèle grand langage (LLM) ne consiste pas seulement à rassembler des tonnes de données et à le laisser apprendre. Il s’agit du type de données que nous les nourrissons et de la façon dont nous allons la former. Si nous ne faisons pas cela de manière responsable, nous risquons de construire des systèmes d’IA qui sont biaisés, dangereux et même nocifs pour les gens. Dans cet article, je veux parler de la façon dont nous pouvons former des modèles de langue d’une manière éthique, juste et sûre – en utilisant ce que l’on appelle les données responsables.

Que signifie les «données responsables»?

« Données responsables » Cela peut ressembler à un mot à la mode, mais cela signifie simplement des données qui ont été collectées, manipulées et utilisées de manière réfléchie et éthique. Il respecte les personnes dont il vient et considère comment cela affectera les personnes qui utiliseront l’IA formée dessus.

D’abordles données responsables sont collectées en pensant au consentement et à la confidentialité. Cela signifie que les personnes qui ont créé ou partagé le contenu (telles que les écrivains, les utilisateurs du forum ou les créateurs) savaient qu’elle pourrait être utilisée de cette manière ou a donné la permission pour son utilisation. L’utilisation de courriels personnels, de publications sur les réseaux sociaux ou de documents privés sans autorisation n’est pas seulement contraire à l’éthique – c’est potentiellement illégal.

Deuxièmeles données doivent être légalement en sécurité. Cela signifie qu’il n’a pas été copié ou gratté des sites Web ou des documents sans suivre les règles. Si quelque chose est protégé par le droit d’auteur et que le propriétaire n’a pas donné la permission, l’utiliser peut vous causer des problèmes juridiques. Les données responsables sont exemptes de violations du droit d’auteur et utilisent des sources publiques ou agréées.

Troisièmeil devrait être inclusif et diversifié. Cela signifie qu’il devrait inclure des personnes d’horizons différents – différentes langues, cultures, sexes et capacités. Si votre ensemble de données est composé principalement d’hommes blancs et anglophones de quelques pays, le modèle que vous entraînez reflétera cette vision du monde étroite.

Quatrièmeles données responsables doivent être exactes et dignes de confiance. Si vos données comprennent des théories du complot, de fausses nouvelles ou des stéréotypes nocifs, votre modèle d’IA apprendra et répétera ces mêmes choses. Au lieu de cela, utilisez des données provenant de sources vérifiées et de haute qualité.

Dernièrementil devrait être transparent – ce qui signifie que vous devez savoir et être en mesure d’expliquer d’où proviennent vos données, comment il a été collecté et quelles mesures ont été prises pour la nettoyer ou la filtrer. Une bonne documentation rend votre IA plus fiable et plus facile à améliorer à l’avenir.

Pourquoi est-ce si important?

Si nous ne faisons pas attention aux données que nous utilisons pour former des modèles d’IA, les conséquences peuvent être graves. Une formation irresponsable peut conduire à une IA qui est biaisée, répartit de fausses informations ou même causant des dommages réels aux individus ou aux communautés.

Par exemplesi un modèle est formé principalement sur les voix masculines et les perspectives masculines, elle pourrait ne pas comprendre ou évaluer les expériences des femmes également. S’il est formé sur des sources occidentales, il pourrait ignorer ou déformer les cultures non occidentales. S’il inclut le discours de haine ou le contenu extrémiste, il pourrait reproduire ou même amplifier ce contenu lorsque quelqu’un interagit avec lui.

Il y a aussi des risques juridiques. Dans des endroits comme l’Union européenne, les lois sur la vie privée comme le RGPD sont très stricts. Si une entreprise utilise des données privées ou sensibles sans protection ou consentement approprié, il peut être condamné à une amende des millions. Les lois sur le droit d’auteur protègent également le travail des écrivains, des artistes et des chercheurs, et les sociétés de l’IA ont déjà fait face à des poursuites pour utiliser du contenu protégé par le droit d’auteur sans autorisation.

Mais au-delà des lois et des règles, il y a un problème plus profond: la confiance. Si les gens ne croient pas que votre IA a été construite avec soin, ils ne se sentiront pas à l’aise de l’utiliser. Et une fois que cette confiance est brisée, il est très difficile de le récupérer. C’est pourquoi commencer par les données responsables n’est pas facultative – c’est essentiel.

Huit étapes claires et responsables pour la formation des modèles de langue

Voici un aperçu plus détaillé de la formation des modèles de langue de la bonne façon. Ces étapes sont utiles, que vous travailliez sur un grand outil d’IA d’entreprise ou un projet de recherche plus petit.

1. Faites attention à l’origine de vos données

La première étape de la formation responsable de l’IA est d’être extrêmement sélective sur vos sources de données. Il est facile de supposer qu’Internet est un jeu équitable pour la collecte de texte, mais ce n’est pas vrai. De nombreux sites Web ont des conditions d’utilisation qui interdisent le grattage. Certains contenus – en particulier à partir de forums ou de plateformes sociales – pourraient être pleins de conversations personnelles qui n’ont jamais été destinées à un usage public dans la formation d’IA.

Avant d’utiliser des données, demandez-vous: cela a-t-il été collecté avec permission? Est-il éthique de l’utiliser? Est-il exempt de discours de haine, de désinformation ou de contenu nuisible?

L’utilisation d’ensembles de données ouverts avec des licences appropriées est un point de départ sûr. Évitez les sources douteuses ou qui pourraient entraîner des problèmes plus tard. Les données propres et bien documentées sont toujours meilleures que «plus de données».

2. Assurez-vous que vos données représentent tout le monde

L’inclusion ne se produit pas par accident – elle doit être planifiée. De nombreux ensembles de données sont fortement biaisés envers certains groupes, en particulier les anglophones des États-Unis et de l’Europe. Si nous formons des modèles uniquement sur ces voix, l’IA aura du mal à comprendre les personnes de différentes régions ou horizons.

La formation responsable signifie faire un effort pour inclure un large éventail de langues, de cultures, d’identités de genre, d’âges et d’expériences de vie. Cela pourrait signifier l’approvisionnement en données de communautés sous-représentées, l’utilisation d’outils de traduction ou le partenariat avec des organisations locales pour recueillir de nouveaux contenus.

Cela signifie également inclure des voix de personnes handicapées. Le texte d’individus aveugles, sourds ou non verbaux (avec consentement) peut aider l’IA à apprendre à interagir plus respectueusement et efficacement avec tout le monde.

3. Testez et fixez le biais tout au long du processus

Le biais n’est pas toujours évident. Même lorsque vous pensez que votre ensemble de données est équilibré, certaines idées, tons ou associations peuvent se glisser. C’est pourquoi il est important de tester régulièrement vos données et votre modèle de biais – pas seulement à la fin.

Il existe des outils qui vous aident à vérifier les modèles, par exemple si le modèle a tendance à associer certaines races à des traits négatifs ou à certains travaux avec des sexes spécifiques. Si ces modèles apparaissent, revenez aux données et apportez des corrections. Parfois, cela signifie ajouter un contenu plus équilibré. Parfois, cela signifie éliminer des exemples nocifs.

Pensez aux tests de biais comme un contrôle de sécurité – cela devrait se produire à chaque étape majeure de la formation.

4. Soyez très prudent avec les données générées par l’IA ou la synthèse

De nombreuses équipes utilisent désormais l’IA pour créer plus de données de formation lorsqu’elles n’en ont pas assez. Cela peut aider, en particulier pour des langues rares ou des sujets spécialisés. Mais cela ajoute également de nouveaux risques.

Les données synthétiques peuvent facilement inclure des erreurs, des biais ou des informations fictives qui semblent réelles. Si vous l’utilisez sans l’examiner attentivement, vous pourriez simplement doubler les problèmes. Traitez les données synthétiques de la même manière que vous traitez les données réelles: vérifiez-la pour un contenu nocif, supprimez les erreurs et obtenez les commentaires des examinateurs humains avant de l’utiliser pour former votre modèle principal.

5. Obtenez des commentaires de vraies personnes avec des arrière-plans différents

Les machines ne peuvent faire que beaucoup. Les examinateurs humains sont essentiels, en particulier lorsqu’ils traitent avec un contenu sensible ou complexe. Les gens peuvent reprendre des références culturelles, un sarcasme, un langage offensant ou des stéréotypes subtils que les outils automatisés pourraient manquer.

Il est important d’impliquer les examinateurs d’horizons différents – différentes langues, sexes, groupes d’âge et cultures. Leurs idées aident à construire un modèle meilleur et plus juste.

N’oubliez pas non plus que l’examen du contenu nocif ou désagréable peut être émotionnellement difficile. Assurez-vous que les examinateurs sont soutenus, payés équitablement et non surchargés de travail. Leur rôle est crucial dans le processus de formation de l’IA.

6. Protéger la vie privée à tout prix

La vie privée ne devrait jamais être une réflexion après coup. Toutes les données qui incluent les noms, les numéros de téléphone, les adresses domestiques, les détails médicaux ou les informations financières doivent être supprimées immédiatement. Même une petite erreur ici peut entraîner un vrai mal.

Il existe des outils qui peuvent vous aider à détecter et supprimer ce type d’informations. Et s’il y a un doute sur le fait que quelque chose soit privé, il vaut mieux la laisser de côté. La vie privée ne consiste pas seulement à suivre les lois – il s’agit de respecter la dignité et les droits des gens.

7. Gardez une trace de tout ce que vous faites

La transparence est une grande partie de la construction de l’IA responsable. Cela signifie que vous devez clairement documenter les données que vous avez utilisées, d’où elles proviennent, comment vous l’avez nettoyée ou filtrée, et ce qui manque.

Ce type de documentation – souvent appelé «cartes de données» ou «cartes modèles» – n’est pas seulement pour une utilisation interne. Il aide les chercheurs, les régulateurs et les utilisateurs à comprendre comment fonctionne votre modèle et à surveiller.

Être ouvert sur votre processus facilite également la réparation des choses plus tard si quelque chose ne va pas. Et il renforce la confiance avec vos utilisateurs et la communauté plus large.

8. Suivez les meilleures pratiques des directives d’éthique mondiales

Vous n’avez pas besoin de tout comprendre par vous-même. Il existe déjà des cadres bien connus et dignes de confiance qui décrivent comment construire l’IA de manière responsable. Par exemple:

· Le Principes de l’OCDE AI Concentrez-vous sur l’équité, la transparence et la responsabilité.

· Le Éthique de l’UNESCO AI Guide parle de la dignité humaine et de l’utilisation éthique.

· Le ACT de l’UE AI établit des normes juridiques pour différents types de systèmes d’IA.

L’utilisation de ces directives en tant que liste de contrôle peut vous aider à rester sur la bonne voie et à vous assurer qu’il ne manque rien d’important.

Réflexions finales: Construisez-le dès le départ

Construire un modèle de langue responsable ne signifie pas ralentir les progrès. Cela signifie faire des progrès meilleurs, plus sûrs et plus fiables. Lorsque vous entraînez votre IA avec des données propres, équitables, diverses et respectueuses, vous évitez les problèmes juridiques, prévenir les dommages et créez un outil que les gens souhaitent utiliser.

À long terme, il est beaucoup plus difficile de réparer un système cassé que de le construire de la bonne voie depuis le début.

Alors ne visons pas seulement l’IA plus intelligente. Voyons une IA plus gentille, plus juste et plus centrée sur l’homme – le genre qui aide et respecte vraiment tout le monde.

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