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mercredi 20 novembre 2024

Installer l'API Anthropic de Claude dans LLAMA 3.2

L'API Anthropic de Claude dans LLAMA 3.2.


Pour activer l’API Anthropic de Claude dans LLaMA 3.2, suivez ces étapes :

  1. Savoir si vous disposez d'un compte Anthropic : Assurez-vous que vous avez un compte Anthropic et que votre API a été configurée pour utiliser la version de LLaMA que vous souhaitez (LLaMA 3.2 dans ce cas).

  2. Récupérer vos clés d'API : Connectez-vous à votre compte Anthropic, allez dans les paramètres ou la page de gestion des API et récupérez votre clé d'API. Vous aurez peut-être besoin également de votre secret d'API.

  3. Configurer l'environnement de LLaMA 3.2 : Pour activer l'API Anthropic, vous devrez configurer votre environnement LLaMA 3.2 pour qu'il puisse utiliser la clé et le secret d'API que vous avez récupérés. Vous pouvez faire cela en ajoutant les paramètres de configuration nécessaires à votre code ou en utilisant les interfaces de ligne de commande fournies par la bibliothèque LLAMA.

  4. Activer l’API Anthropic : Une fois les clés d'API configurées, vous devrez activer explicitement l'API Anthropic dans votre code pour qu'elle soit prise en compte dans les interactions avec Claude. Cela peut être fait en utilisant la bibliothèque LLAMA et ses fonctions de configuration.

  5. Testez : Après avoir activé l’API Anthropic, testez votre code en effectuant des requêtes à Claude pour voir si les fonctionnalités spécifiques de l'API sont disponibles.

Si vous rencontrez des problèmes ou que vous avez besoin d'aide plus détaillée, consultez la documentation officielle d'Anthropic et de LLaMA 3.2 pour obtenir des instructions étape par étape sur la configuration et le fonctionnement de l’API Anthropic.


Exemple de code Python pour illustrer les étapes :

pythonimport llama

# Configuration des clés d'API
clé_api = "VotreCléD'API"
secret_api = "VotreSecretD'API"

# Créez un client LLAMA avec la clé d'API
client_llama = llama.Client(clé_api, secret_api)

# Activer l'API Anthropic
anthropic_config = {"api_key": clé_api, "api_secret": secret_api}
client_llama.config["anthropic"] = anthropic_config

# Maintenant vous pouvez utiliser les fonctionnalités de l'API Anthropic 
# dans vos requêtes à Claude

Remarque importante :

Les étapes et le code fournis sont théoriques et peuvent ne pas refléter exactement la manière dont vous devez configurer votre environnement LLAMA 3.2 pour activer l’API Anthropic. Assurez-vous de consulter la documentation officielle pour obtenir des instructions précises et à jour sur la configuration et le fonctionnement spécifiques à votre version de LLaMA et API Anthropic.

The latest version of Ollama is 0.4 : https://ollama.com/download
 
Download Ollama
 

The Ollama maintainers

https://github.com/ollama/ollama


De plus Microsoft a fait un programme de formation gratuit sur l'éthique  je vais publier un article sur celle-ci... 

https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/modules/leverage-ai-tools/4-use-ai-embedded-everyday-applications

Voir aussi : 

https://github.com/users/peg500and/projects/1/views/1

https://learn.microsoft.com/fr-fr/azure/machine-learning/concept-model-catalog?view=azureml-api-2

Vous souhaitez intégrer l'API Anthropic pour utiliser le modèle de langage Claude dans votre environnement LLAMA 3.2. 

Cette intégration vous permettra de bénéficier des capacités avancées de Claude, telles que la génération de texte, la traduction, et la réponse à des questions complexes.

Prérequis:

Un compte Anthropic: Vous devez posséder un compte sur la plateforme Anthropic pour obtenir votre clé API.

Une installation fonctionnelle de LLAMA 3.2: Assurez-vous que votre environnement est configuré correctement pour exécuter LLAMA.

Compréhension des bases de la configuration d'API: Une connaissance de base des concepts d'API, de clés API et de requêtes HTTP est utile.

Étapes à suivre:

Obtenir votre clé API Anthropic:

Connectez-vous à votre compte Anthropic.

Accédez à la section des clés API et créez une nouvelle clé.

Copiez cette clé dans un endroit sûr, car vous en aurez besoin pour la configuration.

Configurer LLAMA 3.2:

Identifier le fichier de configuration: Recherchez le fichier de configuration de LLAMA. Il s'agit généralement d'un fichier YAML ou JSON.

Ajouter les informations d'Anthropic:

Modèle: Spécifiez le modèle Claude que vous souhaitez utiliser (par exemple, Claude-v1).

Clé API: Collez la clé API Anthropic que vous avez obtenue à l'étape 1.

Endpoint: Indiquez l'URL de l'endpoint de l'API Anthropic. Vous pouvez généralement trouver cette information dans la documentation d'Anthropic.

Exemple de configuration YAML:

models:
  completions:
    type: anthropic
    api_key: YOUR_ANTHROPIC_API_KEY
    endpoint: https://api.anthropic.com/v1

    model: claude-v



Tester la connexion:

Utilisez l'interface de ligne de commande de LLAMA ou un script pour envoyer une requête simple à l'API Anthropic.

Si la configuration est correcte, vous devriez obtenir une réponse de l'API.


Voici le test avec sa question et la réponse : Mon nom est Claude.

Bonjour ! Mon nom est Claude, et je suis heureux de vous aider avec vos questions ou tâches. Je fais partie du modèle de l'intelligence artificielle développé par Anthropic, et je suis conçu pour fournir des réponses précises et utiles. Qu'est-ce que je peux faire pour vous aujourd'hui ?

Points importants à considérer:

Documentation Anthropic: Consultez la documentation officielle d'Anthropic pour obtenir les informations les plus à jour sur les modèles disponibles, les formats de requête et les limites d'utilisation.

Limites d'utilisation: Soyez attentif aux limites d'utilisation de l'API Anthropic, en particulier si vous prévoyez un usage intensif.

Sécurité: Protégez votre clé API Anthropic. Ne la partagez pas et évitez de l'exposer dans des dépôts publics.

Optimisation: Vous pouvez ajuster les paramètres de la requête pour obtenir des résultats optimaux, tels que la température, la fréquence de pénalité et la longueur maximale de la réponse.

En résumé:

L'intégration de l'API Anthropic dans LLAMA 3.2 vous permet d'exploiter les capacités avancées du modèle Claude. En suivant ces étapes et en vous référant à la documentation pertinente, vous devriez pouvoir configurer votre environnement de manière efficace.

"Llama 3 devrait moins souffrir d'hallucinations et fournir des informations plus fiables" et avec l'API de Claude....


Dans Azure :


MicrosoftLearning/AZ-104-MicrosoftAzureAdministrator: AZ-104 Microsoft Azure Administrator




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 Pierre Erol GIRAUDY 



Bienvenue dans le tutoriel interactif d’ingénierie Prompt d’Anthropic

Introduction et objectifs du cours

Ce cours a pour but de vous fournir une compréhension complète, étape par étape, de la façon de concevoir des invites optimales au sein de Claude.

Après avoir terminé ce cours, vous serez en mesure de :

  • Maîtriser la structure de base d’une bonne invite

  • Reconnaître les modes de défaillance courants et apprendre les techniques « 80/20 » pour les résoudre

  • Comprendre les forces et les faiblesses de Claude

  • Créez des invites puissantes à partir de zéro pour les cas d’utilisation courants

Structure et contenu du cours

Ce cours est structuré pour vous donner de nombreuses occasions de vous entraîner à écrire et à dépanner vous-même des invites. Le cours est divisé en 9 chapitres avec des exercices d’accompagnement, ainsi qu’une annexe de méthodes encore plus avancées. Il est destiné à ce que vous parcouriez le cours dans l’ordre des chapitres.

Chaque leçon comporte une zone « Exemples de terrain de jeu » en bas où vous êtes libre d’expérimenter avec les exemples de la leçon et de voir par vous-même comment des invites changeantes peuvent changer les réponses de Claude. Il y a aussi un corrigé.

Remarque : Ce tutoriel utilise notre modèle le plus petit, le plus rapide et le moins cher, Claude 3 Haiku. Anthropic a deux autres modèles, Claude 3 Sonnet et Claude 3 Opus, qui sont plus intelligents que Haiku, Opus étant le plus intelligent.

Ce tutoriel existe également sur Google Sheets en utilisant l’extension Claude for Sheets d’Anthropic. Nous vous recommandons d’utiliser cette version car elle est plus conviviale.

Lorsque vous êtes prêt à commencer, allez à pour continuer.01_Basic Prompt Structure

Table des matières

Chaque chapitre se compose d’une leçon et d’une série d’exercices.

Débutant

  • Chapitre 1 : Structure d’invite de base

  • Chapitre 2 : Être clair et direct

  • Chapitre 3 : Attribution de rôles

Intermédiaire

  • Chapitre 4 : Séparation des données des instructions

  • Chapitre 5 : Formatage de la sortie et prise de parole pour Claude

  • Chapitre 6 : Précognition (penser étape par étape)

  • Chapitre 7 : Utilisation d’exemples

Avancé

  • Chapitre 8 : Éviter les hallucinations

  • Chapitre 9 : Création d’invites complexes (cas d’utilisation dans le secteur d’activité)

    • Invites complexes à partir de zéro - Chatbot

    • Invites complexes pour les services juridiques

    • Exercice: Invites complexes pour les services financiers

    • Exercice: Invites complexes pour le codage

    • Félicitations et prochaines étapes

  • Appendice: Au-delà de l’incitation standard

    • Chaînage d’invites

    • Utilisation de l’outil

anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial : Tutoriel d’ingénierie interactif d’Anthropic

[Answer Key] Anthropic's Prompt Engineering Interactive Tutorial [PUBLIC ACCESS] - Google Sheets


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 Pierre Erol GIRAUDY 

dimanche 17 novembre 2024

LES OUTILS DE GOUVERNANCES ET DE PILOTAGES (tableau de la bote à outils).

LES OUTILS DE GOUVERNANCES ET DE PILOTAGES.

Extrait du tableau des 20/24 outils :

et une norme ISO ainsi que des guides et formations. L’agrégation des outils
sélectionnés donnera lieux à un Kit de Gouvernance avec des guides et une
sélection des outils et des questionnaires avec un chabot.

Exemple de la boite à outils.


Nous avons ressenti le besoin d’avoir une « boite à outils » afin de pouvoir piloter des projets d’IA :

a) développer et implémenter une solution d'IA.
b) utiliser les API et créer ses propres modèles pour mettre de l'IA sur ses
propres données.
c) nous aider à déployer Copilot ou toutes autres solutions d’IA.

Vous pouvez voir dans GitHub KIT GOV-1 · @peg500and's
KIT-Gov-Book (github.com).

Pour encourager

l'utilisation et l'adoption des services Microsoft, il est recommandé de mettre
en œuvre vos propres meilleures pratiques internes. Ces pratiques peuvent
inclure des formations, des communications internes et
d'autres initiatives visant à sensibiliser les utilisateurs à Copilot.

Utilisez les outils fournis :

Microsoft fournira des outils supplémentaires dans le centre d'administration Microsoft 365 pour faciliter l'intégration et l'adoption de Copilot. Ces outils comprendront un guide d'intégration ainsi qu'une assistance supplémentaire pour vous et vos utilisateurs, afin de les aider à démarrer et à adopter Copilot une fois qu'il sera disponible pour votre organisation.

Renseignez-vous sur Copilot :

En attendant la disponibilité de Copilot pour votre organisation, vous pouvez aider vos utilisateurs à découvrir les principes fondamentaux de Copilot et de l'intelligence artificielle sur le site d'aide et d'apprentissage de Microsoft AI. Ce site fournira des informations détaillées sur Copilot, ses avantages pour l'expérience de travail et les principes éthiques que Microsoft suit dans le développement de solutions d'IA.




Gouvernance (SFI_November_2024_update)


Microsoft a investi dans plusieurs structures de gouvernance et d’ingénierie qui nous aident à identifier, hiérarchiser et traiter les risques de cybersécurité dans l’ensemble de l’entreprise. Il s’agit notamment de :

• Conseil de gouvernance de la cybersécurité : responsable de l’ensemble des cyberrisques et de la conformité. Examine les menaces émergentes, hiérarchise les risques et garantit la conformité aux réglementations en matière de cybersécurité.
• Cadre d’exécution : Aborde les risques à grande échelle grâce à des actions d’ingénierie avec des modèles reproductibles et durables.
• Engagement de la haute direction : Assurer une surveillance et une responsabilisation continues. Vous trouverez ci-dessous des informations supplémentaires sur ces structures et les meilleures pratiques tirées de ce que nous avons appris à ce jour.

Igor Tsyganskiy, directeur de la sécurité des systèmes d’information (RSSI) de Microsoft, et 14 RSSI adjoints forment le Conseil de gouvernance de la cybersécurité récemment créé. Chaque RSSI adjoint représente et est responsable d’un domaine de sécurité, c’est-à-dire d’une division d’ingénierie dont il relève ou d’une fonction de sécurité fondamentale qui relève du RSSI.

Les RSSI adjoints qui relèvent d’une division d’ingénierie rendent compte aux chefs de division, assurant ainsi la responsabilité locale et la sensibilisation aux risques. Les RSSI adjoints sont chargés d’identifier, de hiérarchiser et de suivre l’état des risques de cybersécurité dans leur domaine. Ils se réunissent deux fois par semaine pour faire le point et prioriser les nouveaux risques. Cela permet de s’assurer que les risques bénéficient de l’examen collectif de 14 RSSI adjoints ayant des décennies d’expérience dans tous les secteurs.

Les risques classés par ordre de priorité sont examinés avec les dirigeants de l’ingénierie de SFI pour qu’ils prennent des mesures et font l’objet d’une surveillance jusqu’à l’achèvement. Les gouvernements du monde entier mettent de plus en plus l’accent sur la sécurité des technologies de l’information, en utilisant des initiatives politiques de cybersécurité pour encourager les fabricants et les clients à mieux se protéger contre les menaces de cybersécurité.

À l’avenir, les exigences réglementaires en matière de cybersécurité devraient augmenter.

Pour faciliter la conformité aux initiatives de politique de cybersécurité, le Conseil de gouvernance de la cybersécurité, avec l’appui d’experts en matière de politique de cybersécurité et de réglementation, examine et évalue les exigences. Exemples notables de la façon dont nous avons travaillé pour résoudre ces problèmes

En savoir plus sur les solutions d’audit dans Microsoft Purview | Microsoft Learn



Les solutions d’audit Microsoft Purview fournissent une solution intégrée pour aider les organisations à répondre efficacement aux événements de sécurité, aux enquêtes médico-légales, aux enquêtes internes et aux obligations de conformité. Des milliers d’opérations utilisateur et d’administration effectuées dans des dizaines de services et de solutions Microsoft sont capturées, enregistrées et conservées dans le journal d’audit unifié de votre organisation. Les enregistrements d'audit de ces événements peuvent être utilisables dans une recherche par les responsables de la sécurité, les administrateurs informatiques, les équipes chargées de la lutte contre le risque interne et les enquêteurs chargés de la conformité et de la législation au sein de votre organisation. Cette fonctionnalité offre une visibilité sur les activités effectuées dans votre organisation.

Décrire les solutions de conformité des données de Microsoft Purview - Training | Microsoft Learn


Découvrez comment les solutions de conformité des données de Microsoft Purview permettent aux organisations de gérer les exigences réglementaires et les risques.

Objectifs d’apprentissage
À la fin de ce module, vous serez en mesure de :

Décrire l’audit et eDiscovery Microsoft Purview
Décrire le Gestionnaire de conformité Microsoft Purview
Décrire Conformité des communications Microsoft Purview
Décrire Gestion du cycle de vie des données Microsoft Purview
Décrire Gestion des enregistrements Microsoft Purview

 


Microsoft Digital Defense Report 2024



The-UN-norms-of-responsible-state-behaviour-in-cyberspace.pdf



Protecting Democratic Institutions from Cyber Threats - Microsoft On the Issues



RAISE: The Roundtable for AI, Security and Ethics → UNIDIR



samedi 16 novembre 2024

Les mécanismes d'autocorrection dans les systèmes d'IA

Les mécanismes d'autocorrection dans les systèmes d'IA.

Ce sont des processus intégrés qui permettent au système de détecter, évaluer et corriger automatiquement ses propres erreurs ou déviations de performance. Ces mécanismes s'inspirent des systèmes biologiques et reposent sur des boucles de rétroaction continues qui surveillent, analysent et ajustent le comportement du système pour maintenir sa fiabilité et son efficacité. Ils agissent comme un système immunitaire numérique, protégeant l'intégrité et la performance du système d'IA tout en assurant son adaptation aux changements de son environnement d'exploitation.

Un peu de  code, des recommandations / explications, des livres...

Tout cela me fait penser à un auteur Joel de ROSNAY *1 et à NEXUS *3.

Analyse approfondie de l'importance des mécanismes d'autocorrection dans les systèmes d'IA.


1. Définition et importance des mécanismes d'autocorrection :

A) Qu'est-ce qu'un mécanisme d'autocorrection ?

- Un système capable d'identifier ses propres erreurs

- Des processus permettant d'ajuster et corriger ces erreurs

- Des boucles de rétroaction (feedback loops) intégrées (voir les détails sur ce sujet en fin de ce document *2)

- Une capacité d'apprentissage à partir des échecs

B) Pourquoi sont-ils cruciaux pour l'IA ?

- La complexité croissante des systèmes d'IA
- L'impossibilité de prévoir tous les cas d'usage
- Le risque d'amplification des erreurs 
- La nécessité d'adaptation continue

2. Parallèle avec l'évolution biologique :

A) Les leçons de l'évolution naturelle :

- 4 milliards d'années d'essais et d'erreurs

- La sélection naturelle comme mécanisme d'autocorrection

- L'adaptation progressive aux changements

- La résilience des systèmes biologiques

B) Applications à l'IA :

- L'importance de l'apprentissage itératif
- La nécessité de tests en environnement contrôlé
- Le développement de "garde-fous" évolutifs

- L'intégration de mécanismes de diversité

3. Implémentation pratique :

A) Niveaux d'intervention :

- Niveau technique (code et architecture)

- Niveau organisationnel (processus et gouvernance)

- Niveau réglementaire (cadres légaux)

- Niveau sociétal (débat public et contrôle démocratique)

B) Exemples concrets :

- Tests de robustesse et de sécurité

- Systèmes de surveillance et d'alerte

- Mécanismes de révision par les pairs

- Processus de validation externe

4. Défis et obstacles :

A) Défis techniques :

- Complexité des systèmes

- Opacité des modèles (boîte noire)

- Vitesse d'exécution

- Interactions imprévues

B) Défis organisationnels :

- Pression commerciale
- Course à l'innovation
- Résistance au changement

- Coûts d'implémentation

5. Propositions pour l'avenir :

A) Court terme :

- Développement de standards techniques

- Création d'organismes de certification

- Formation des développeurs

- Mise en place de protocoles de test

B) Long terme :

- Création d'institutions spécialisées
- Développement de cadres réglementaires internationaux
- Recherche sur l'IA explicable

- Intégration systématique des mécanismes d'autocorrection

6. Recommandations pratiques :

A) Pour les développeurs :

- Intégrer l'autocorrection dès la conception

- Documenter les processus de test

- Prévoir des mécanismes de rollback

- Maintenir une diversité d'approches

B) Pour les organisations :

- Établir des processus de validation rigoureux

- Investir dans la recherche sur la sécurité

- Former les équipes aux bonnes pratiques

- Collaborer avec des experts externes

7. Aspects éthiques et philosophiques

A) Questions fondamentales :

- Équilibre entre innovation et sécurité

- Responsabilité des développeurs

- Transparence vs performance

- Contrôle humain vs autonomie

B) Implications sociétales :

- Confiance dans les systèmes d'IA

- Impact sur les droits humains

- Équité et biais

- Gouvernance démocratique

Cette structure d'analyse permet d'aborder :

- Les aspects théoriques et pratiques

- Les dimensions techniques et sociales

- Les enjeux à court et long terme

- Les recommandations concrètes

Les pratiques recommandées pour les développeurs concernant l'intégration des mécanismes d'autocorrection dans les systèmes d'IA :


1. Intégrer l'autocorrection dès la conception :

A) Architecture du système :

- Implémentation de points de contrôle réguliers

- Systèmes de logging extensifs et structurés

- Métriques de performance et de qualité intégrées

- Monitoring en temps réel des comportements anormaux

B) Pratiques de développement :

- Tests unitaires automatisés

- Tests d'intégration continue

- Validation des données d'entrée

- Vérification des sorties attendues

- Gestion des cas limites (edge cases)

2. Documenter les processus de test

A) Documentation technique :

- Scénarios de test détaillés

- Critères de succès/échec

- Cas de test critiques

- Procédures de validation

B) Traçabilité :

- Historique des tests effectués

- Résultats et métriques

- Anomalies détectées

- Actions correctives prises

3. Prévoir des mécanismes de rollback

A) Systèmes de sauvegarde :

- Points de restauration réguliers

- Versioning des modèles

- Sauvegarde des états stables

- Procédures de retour arrière

B) Gestion des incidents :

- Détection automatique des problèmes

- Procédures d'urgence

- Plans de contingence

- Communication de crise

4. Maintenir une diversité d'approches

A) Diversification technique :

- Utilisation de différents algorithmes

- Validation croisée des résultats

- Approches complémentaires

- Redondance sélective

B) Méthodologie :

- Tests A/B systématiques

- Évaluation comparative des approches

- Documentation des alternatives

- Analyse des compromis (trade-offs)


Implémentation pratique :


```python

# Exemple de classe intégrant des mécanismes d'autocorrection

class AISystemWithSelfCorrection:

    def __init__(self):

        self.model_versions = {}

        self.current_version = None

        self.metrics = {}

        self.error_threshold = 0.1

        

    def monitor_performance(self):

        """Surveillance continue des performances"""

        current_metrics = self.calculate_metrics()

        if current_metrics['error_rate'] > self.error_threshold:

            self.trigger_correction()

            

    def log_activity(self, activity_type, details):

        """Logging structuré des activités"""

        timestamp = datetime.now()

        log_entry = {

            'timestamp': timestamp,

            'type': activity_type,

            'details': details,

            'model_version': self.current_version

        }

        self.save_log(log_entry)

        

    def rollback_mechanism(self, target_version):

        """Mécanisme de retour arrière"""

        if target_version in self.model_versions:

            previous_state = self.model_versions[target_version]

            self.restore_state(previous_state)

            self.log_activity('rollback', f'Rolled back to version {target_version}')

            return True

        return False


    def validate_output(self, output, expected_range):

        """Validation des sorties"""

        if not self.is_within_bounds(output, expected_range):

            self.log_activity('validation_error', f'Output {output} outside expected range')

            return self.apply_correction(output)

        return output

```

Ces mécanismes doivent être :

- Testés régulièrement
- Documentés de manière exhaustive
- Mis à jour en fonction des retours d'expérience 
- Adaptés aux spécificités du projet


Les principaux arguments en faveur des mécanismes d'autocorrection dans les systèmes d'IA sont :

1. Sécurité et fiabilité

- Détection précoce des erreurs et anomalies

- Réduction des risques de comportements dangereux

- Protection contre les défaillances systémiques

2. Adaptation et résilience

- Ajustement continu aux changements d'environnement

- Maintien des performances dans le temps 

- Résistance aux perturbations externes

3. Performance optimisée

- Amélioration continue par apprentissage

- Correction automatique des biais

- Optimisation autonome des paramètres

4. Réduction des coûts

- Maintenance préventive automatisée

- Moins d'interventions humaines requises

- Durée de vie prolongée des systèmes

5. Conformité et éthique

- Surveillance continue du respect des règles

- Détection des biais discriminatoires

- Documentation automatique des corrections


Ces mécanismes sont particulièrement importants car les systèmes d'IA deviennent plus complexes et autonomes, nécessitant des garde-fous robustes et automatisés.

Joël de Rosnay

* (1) Joël de Rosnay

https://fr.wikiquote.org/wiki/Jo%C3%ABl_de_Rosnay

Cette approche transdisciplinaire s'appelle l'approche systémique. C'est elle que je symbolise dans ce livre par le concept du macroscope. Il ne faut pas la considérer comme une « science », une « théorie » ou une « discipline », mais comme une nouvelle méthodologie, permettant de rassembler et d'organiser les connaissances en vue d'une plus grande efficacité de l'action.

Le Macroscope, Joël de Rosnay, éd. Le Seuil, 1975, p. 83

https://fr.wikipedia.org/wiki/Jo%C3%ABl_de_Rosnay

Théorisée dans les années 1960 en même temps que l’informatique se développait, l’approche systémique s’appuie sur les découvertes réalisées dans d’autres disciplines : la cybernétique, la théorie de l'information, la biologie, l'écologie, l'économie, l'anthropologie, etc. Joël de Rosnay en propose une modélisation dans Le Macroscope (1975), dans le cadre d’une approche globale (corps humain, entreprise, société, écosystème, etc.16).

Joël de Rosnay a été influencé par l’École de Palo Alto, fondée par Gregory Bateson, et par les travaux de Ludwig von Bertalanffy. Il a contribué à faire connaître la théorie générale des systèmes en France et a développé l’approche systémique avec Henri Laborit. Dans son livre Le Macroscope, il propose d’observer l’infiniment complexe grâce à l’analyse systémique. Il a prédit l'entrée dans la civilisation numérique par la cyberdémocratie et l'écosocialisme, et a eu l'intuition de l'apparition d'Internet. Aujourd’hui, il prédit la révolution de l’écomobilité avec l’Internet de l’énergie (EnerNet).

"Le développement de l’intelligence artificielle comprend des risques, mais la réalisation de ces risques est très loin d’être une certitude. Toutefois on ne doit pas les sous estimer, car il y a des menaces de l’intelligence artificielle qui ne sont pas à négliger. A titre d’exemple, parmi les menaces de l’intelligence artificielle à laquelle l’humanité pourrait être confrontée, faute d’avoir pris toutes les mesures préventive dans la recherche et l’élaboration des algorithmes de recommandation des outils informatiques, de façon non exhaustive..."  source : Intelligence artificielle (IA) : quand votre règne arrive, entre espoirs et risques - AgoraVox le média citoyen 

La symphonie du vivant Comment lépigénétique va changer votre vie Joël De Rosnay

https://www.fnac.com/a11244101/Joel-de-Rosnay-La-symphonie-du-vivant


* (2) Voici une explication détaillée des boucles de rétroaction (feedback loops) intégrées dans les systèmes d'IA :

1. Définition

- Mécanismes cycliques qui analysent les résultats du système

- Comparaison continue entre résultats attendus et obtenus

- Processus d'ajustement automatique basé sur les écarts observés

2. Types principaux de rétroactions 

- Rétroaction positive : amplifie les changements

- Rétroaction négative : stabilise le système

- Rétroaction prédictive : anticipe les déviations

- Rétroaction adaptative : modifie les paramètres du système

3. Composants essentiels

- Capteurs (monitoring des performances)

- Comparateurs (analyse des écarts)

- Régulateurs (ajustements)

- Actionneurs (mise en œuvre des corrections)

4. Applications concrètes

- Ajustement des poids dans les réseaux neuronaux

- Calibration automatique des prédictions

- Optimisation continue des hyperparamètres

- Détection et correction des biais

5. Avantages

- Amélioration continue des performances

- Adaptation automatique aux changements

- Stabilité accrue du système

- Réduction des erreurs systémiques

6. Défis

- Temps de latence dans les corrections

- Risque d'oscillations

- Complexité de configuration

- Besoin de métriques fiables

Les boucles de rétroaction sont fondamentales pour l'autorégulation et l'amélioration continue des systèmes d'IA.


*(3) NEXUS :

Bien que l'appel à des mécanismes d'autocorrection soit pertinent, le texte reste vague sur leur implémentation pratique

Je vais analyser ce texte qui est un chapitre (et l'épilogue) du livre de Yuval Noah Harari sur l'IA avec une approche équilibrée.

Points clés et analyses :

1. Le rideau de silicium et la division mondiale :

- Harari identifie pertinemment le risque croissant d'une division du monde en "empires numériques" rivaux, notamment autour de deux pôles majeurs (Chine/États-Unis)
- Son analyse du "colonialisme des données" est particulièrement pertinente, montrant comment la concentration des données et du pouvoir algorithmique pourrait créer une nouvelle forme de domination plus efficace que les empires physiques historiques

2. Les risques existentiels :

- Harari soulève des points critiques sur la combinaison de l'IA avec d'autres technologies (armes nucléaires, biologie synthétique)
- Il met en garde contre le risque qu'un "dictateur paranoïaque" confie trop de pouvoir à une IA imparfaite
- Sa comparaison avec les révolutions technologiques précédentes (imprimerie, révolution industrielle) est nuancée et pertinente

3. L'importance des mécanismes d'autocorrection :

- C'est peut-être l'une des contributions les plus importantes du texte : l'insistance sur la nécessité de mécanismes d'autocorrection robustes dans les systèmes d'IA
- L'analogie avec l'évolution biologique et ses mécanismes d'essais/erreurs est éclairante

4. La perspective historique :

- L'approche historique de Harari apporte une profondeur unique à l'analyse des enjeux de l'IA
- Sa mise en perspective des réseaux d'information à travers l'histoire aide à mieux comprendre les dynamiques actuelles

Points forts de l'analyse :

1. Une approche équilibrée qui évite à la fois :
- L'optimisme naïf ("l'IA résoudra tous nos problèmes")
- Le pessimisme cynique ("tout est voué à l'échec")

2. Une attention particulière aux dimensions géopolitiques et sociétales, souvent négligées dans les discussions techniques sur l'IA

3. Une compréhension sophistiquée des dynamiques de pouvoir et d'information

Points qui mériteraient d'être approfondis :

1. Les aspects techniques :
- Le texte reste assez général sur les mécanismes précis de l'IA
- Il pourrait bénéficier d'exemples plus détaillés sur les limitations techniques actuelles

2. Les solutions concrètes :
- Bien que l'appel à des mécanismes d'autocorrection soit pertinent, le texte reste vague sur leur implémentation pratique
- Les défis spécifiques de la gouvernance de l'IA pourraient être plus détaillés

3. Le rôle des institutions démocratiques :
- La question de la compatibilité entre démocratie et développement de l'IA mériterait plus d'attention.

 


Conclusion :

Le texte de Harari offre une analyse remarquablement lucide des enjeux de l'IA. Sa force réside dans sa capacité à situer la révolution de l'IA dans une perspective historique large tout en identifiant ses caractéristiques uniques. Il suggère que notre plus grand défi n'est pas tant technique que social et politique : comment construire des institutions capables de gérer cette puissance sans précédent.

La métaphore du "rideau de silicium" et l'analyse du "colonialisme des données" sont des contributions particulièrement importantes au débat sur l'IA. Ces concepts aident à comprendre les nouveaux rapports de force qui émergent dans notre monde numérique.

Je vais rédiger une conclusion experte qui synthétise les points essentiels de cet article sur les mécanismes d'autocorrection dans les systèmes d'IA.

En tant qu'expert en IA, je constate que cet article présente une analyse approfondie et pertinente des mécanismes d'autocorrection, un élément crucial mais souvent sous-estimé dans le développement des systèmes d'intelligence artificielle modernes.

L'approche systémique présentée, s'inspirant notamment des travaux de Joël de Rosnay, offre un cadre conceptuel particulièrement pertinent pour appréhender la complexité de ces systèmes. La comparaison avec les systèmes biologiques et leur évolution sur 4 milliards d'années est particulièrement éclairante, car elle souligne l'importance fondamentale de l'adaptation et de la résilience.

Trois points majeurs méritent d'être soulignés :

1. L'intégration holistique :

Les mécanismes d'autocorrection ne peuvent plus être considérés comme de simples compléments techniques, mais doivent être intégrés dès la conception des systèmes d'IA. Cette approche "security by design" devient cruciale face à la complexité croissante des systèmes.

2. La dimension multiscalaire :

L'article met justement en évidence que l'autocorrection doit opérer à différents niveaux : technique (code), organisationnel (processus), réglementaire (cadres légaux) et sociétal (contrôle démocratique). Cette vision multiniveau rejoint parfaitement le concept du "macroscope" de Rosnay.

3. L'équilibre dynamique :

L'implémentation des boucles de rétroaction, telle que détaillée dans l'article, représente un défi majeur mais incontournable. Ces mécanismes doivent être suffisamment robustes pour assurer la stabilité du système, tout en restant assez flexibles pour permettre l'innovation et l'adaptation.

Cependant, 

il convient de noter que certains aspects mériteraient d'être approfondis, notamment :

  1. - La quantification précise de l'efficacité des mécanismes d'autocorrection
  2. - L'interaction entre ces mécanismes et les systèmes d'IA émergents comme les LLMs
  3. - Les implications concrètes pour la gouvernance algorithmique

En conclusion, 

face aux défis majeurs que pose le développement de l'IA, l'implémentation de mécanismes d'autocorrection robustes n'est plus une option mais une nécessité absolue. Ces mécanismes constituent non seulement un garde-fou technique, mais aussi une garantie éthique et sociétale pour un développement responsable de l'IA.

Cette approche rejoint la vision prospective de Joël de Rosnay sur la cyberdémocratie et l'importance d'une gouvernance adaptative des systèmes complexes. Dans un monde où l'IA devient omniprésente, la maîtrise de ces mécanismes d'autocorrection représentera un avantage stratégique majeur pour les organisations et les sociétés qui sauront les mettre en œuvre efficacement.


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Pierre Erol GIRAUDY