8 avril 2025
Découvrez comment l'IA constitutionnelle aide les modèles à suivre des règles éthiques, à prendre des décisions plus sûres et à favoriser l'équité dans les systèmes de langage et de vision par ordinateur.
L'intelligence artificielle (IA) devient rapidement un élément clé de notre vie quotidienne. Elle est intégrée dans des outils utilisés dans des domaines tels que les soins de santé, le recrutement, la finance et la sécurité publique. À mesure que ces systèmes se développent, des préoccupations concernant leur éthique et leur fiabilité sont également exprimées.
Par exemple, il arrive que des systèmes d'IA construits sans tenir compte de l'équité ou de la sécurité produisent des résultats biaisés ou peu fiables. Cela s'explique par le fait que de nombreux modèles ne disposent pas encore d'un moyen clair de refléter les valeurs humaines et de s'y aligner.
Pour relever ces défis, les chercheurs explorent actuellement une approche connue sous le nom d'IA constitutionnelle. En termes simples, cette approche introduit un ensemble de principes écrits dans le processus de formation du modèle. Ces principes aident le modèle à juger de son propre comportement, à s'appuyer moins sur les commentaires humains et à rendre les réponses plus sûres et plus faciles à comprendre.
Jusqu'à présent, cette approche a surtout été utilisée pour les grands modèles de langage (LLM). Toutefois, la même structure pourrait aider les systèmes de vision artificielle à prendre des décisions éthiques lors de l'analyse des données visuelles.
Dans cet article, nous allons explorer le fonctionnement de l'IA constitutionnelle, examiner des exemples concrets et discuter de ses applications potentielles dans les systèmes de vision par ordinateur.
L'IA constitutionnelle est une méthode de formation de modèles qui guide le comportement des modèles d'IA en fournissant un ensemble clair de règles éthiques. Ces règles agissent comme un code de conduite. Au lieu de s'appuyer sur le modèle pour déduire ce qui est acceptable, il suit un ensemble de principes écrits qui façonnent ses réponses au cours de la formation.
Ce concept a été introduit par Anthropic, une société de recherche sur la sécurité de l'IA qui a développé la famille Claude LLM comme méthode pour rendre les systèmes d'IA plus auto-supervisés dans leur prise de décision.
Plutôt que de s'appuyer uniquement sur les réactions humaines, le modèle apprend à critiquer et à affiner ses propres réponses sur la base d'un ensemble de principes prédéfinis. Cette approche est similaire à celle d'un système juridique, dans lequel un juge se réfère à une constitution avant de rendre un jugement.
Dans ce cas, le modèle devient à la fois le juge et l'élève, utilisant le même ensemble de règles pour examiner et affiner son propre comportement. Ce processus renforce l'alignement des modèles d'IA et favorise le développement de systèmes d'IA sûrs et responsables.
L'objectif de l'IA constitutionnelle est d'enseigner à un modèle d'IA comment prendre des décisions sûres et équitables en suivant un ensemble clair de règles écrites. Voici une description simple du fonctionnement de ce processus :
Pour qu'un modèle d'IA suive des règles éthiques, ces règles doivent d'abord être clairement définies. En ce qui concerne l'IA constitutionnelle, ces règles reposent sur un ensemble de principes fondamentaux.
Par exemple, voici quatre principes qui constituent le fondement d'une constitution efficace de l'IA :
L'IA constitutionnelle est passée de la théorie à la pratique et est maintenant lentement utilisée dans de grands modèles qui interagissent avec des millions d'utilisateurs. Deux des exemples les plus courants sont les LLM d'OpenAI et d'Anthropic.
Si les deux organisations ont adopté des approches différentes pour créer des systèmes d'IA plus éthiques, elles partagent une idée commune : apprendre au modèle à suivre un ensemble de principes directeurs écrits. Examinons ces exemples de plus près.
OpenAI a introduit un document appelé Model Spec dans le cadre du processus de formation de ses modèles ChatGPT. Ce document agit comme une constitution. Il décrit ce que le modèle doit viser dans ses réponses, y compris des valeurs telles que l'utilité, l'honnêteté et la sécurité. Il définit également ce qui est considéré comme un résultat nuisible ou trompeur.
Ce cadre a été utilisé pour affiner les modèles de l'OpenAI en évaluant les réponses en fonction de leur adéquation avec les règles. Au fil du temps, cela a permis de façonner ChatGPT de manière à ce qu'il produise moins de résultats nuisibles et qu'il corresponde mieux à ce que les utilisateurs souhaitent réellement.
La constitution que suit Claude, le modèle d'Anthropic, est basée sur des principes éthiques provenant de sources telles que la Déclaration universelle des droits de l'homme, des directives de plateforme telles que les conditions de service d'Apple, et des recherches menées par d'autres laboratoires d'IA. Ces principes permettent de s'assurer que les réponses de Claude sont sûres, justes et conformes aux valeurs humaines les plus importantes.
Claude utilise également l'apprentissage par renforcement à partir du feedback de l'IA (RLAIF), qui lui permet d'examiner et d'ajuster ses propres réponses sur la base de ces directives éthiques, plutôt que de s'appuyer sur le feedback d'un être humain. Ce processus permet à Claude de s'améliorer au fil du temps, ce qui le rend plus évolutif et plus apte à fournir des réponses utiles, éthiques et non blessantes, même dans des situations délicates.
L'IA constitutionnelle ayant une influence positive sur le comportement des modèles linguistiques, la question se pose naturellement : Une approche similaire pourrait-elle aider les systèmes basés sur la vision à réagir de manière plus équitable et plus sûre ?
Bien que les modèles de vision par ordinateur travaillent avec des images plutôt qu'avec du texte, le besoin de conseils éthiques est tout aussi important. Par exemple, l'équité et la partialité sont des facteurs clés à prendre en compte, car ces systèmes doivent être formés pour traiter tout le monde de la même manière et éviter les résultats nuisibles ou injustes lors de l'analyse des données visuelles.
À l'heure actuelle, l'utilisation de méthodes d'IA constitutionnelles dans le domaine de la vision par ordinateur est encore à l'étude et n'en est qu'à ses débuts, la recherche dans ce domaine étant toujours en cours.
Par exemple, Meta a récemment présenté CLUE, un cadre qui applique un raisonnement de type constitutionnel aux tâches de sécurité des images. Il transforme des règles de sécurité générales en étapes précises que l'IA multimodale (systèmes d'IA qui traitent et comprennent plusieurs types de données) peut suivre. Cela permet au système de raisonner plus clairement et de réduire les résultats néfastes.
En outre, CLUE rend les jugements sur la sécurité des images plus efficaces en simplifiant les règles complexes, ce qui permet aux modèles d'IA d'agir rapidement et avec précision sans nécessiter une intervention humaine importante. En utilisant un ensemble de principes directeurs, CLUE rend les systèmes de modération d'images plus évolutifs tout en garantissant des résultats de haute qualité.
À mesure que les systèmes d'IA assument davantage de responsabilités, l'attention se déplace de ce qu'ils peuvent faire à ce qu'ils devraient faire. Ce changement est essentiel car ces systèmes sont utilisés dans des domaines qui ont un impact direct sur la vie des gens, tels que les soins de santé, l'application de la loi et l'éducation.
Pour que les systèmes d'IA agissent de manière appropriée et éthique, ils ont besoin d'une base solide et cohérente. Cette base doit donner la priorité à l'équité, à la sécurité et à la confiance.
Une constitution écrite peut fournir cette base pendant la formation, en guidant le processus de prise de décision du système. Elle peut également fournir aux développeurs un cadre pour revoir et ajuster le comportement du système après son déploiement, en veillant à ce qu'il continue à s'aligner sur les valeurs qu'il a été conçu pour défendre et en facilitant son adaptation à mesure que de nouveaux défis se présentent.
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