Nourrie massivement de données générées par elle-même, l’IA s’autodétruit progressivement. Les modèles perdent en précision, en nuance et en fiabilité.
Le « téléphone arabe » en fin de compte…
@Catstom IArabe du coup 
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Serait-il possible de citer la référence de Nature mentionnée dans l’article car après quelques recherches je ne la trouve pas. Merci.
Il y a le lien en bas de l’article.
Si jamais : AI models collapse when trained on recursively generated data | Nature
Oups, merci beaucoup, le lien m’avait échappé…
Je les rate souvent, je trouve que les liens ne sont vraiment pas mis en avant voire « dissimulés »
Autant on peut faire nombres de reproches tout à fait valides à clubic, autant dire qu’ils « dissimulent » les sources c’est sacrément fort de café. Ils sont systématiquement au même endroit et suis une pratique largement répandu dans ce type de presse. Alors oui, on pourrait souhaiter que le lien soit présent dans le corps de l’article à l’endroit où est cité Nature mais de là à prêter de mauvaises intentions aux rédacteurs c’est franchement pas cool.
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Ca ne va pas fonctionner longtemps cette méthode « d’apprentissage », on a besoin dans un tel système d’une boucle de contre réaction générée par de vraies données d’entrée et pas en phase avec les données générées.
Là on fait le contraire, on a une boucle de réaction, ça ne va pas fonctionner bien longtemps…
Au final si on a plus suffisamment de vraies données d’entrée, le marché de l’IA va s’autoréguler et ne va pas continuer a croitre exponentiellement comme aujourd’hui…
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L’article de Nature met en garde contre un danger potentiel d’effondrement des LLMs. Cependant, aucun exemple spécifique d’impact direct ou de modèle existant actuellement affecté par cet effondrement n’est mentionné. Il s’agit surtout d’une mise en garde basée sur des expérimentations et des tendances observées.
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