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Technologie

Quatre approches pour une IA que les institutions peuvent vérifier et maîtriser.

Approches

Notre façon de travailler sur une IA multilingue et souveraine.

Quatre questions pratiques : le système fonctionne-t-il dans les langues de la tâche, ses réponses sont-elles traçables, où fonctionne-t-il, d’où viennent ses données ?

Schéma

Évaluation multilingue

Les benchmarks généraux reflètent rarement les langues d’un processus réel. Nous traitons l’arabe standard moderne, ses dialectes, le français et l’anglais, ainsi que l’alternance entre eux, comme des conditions de test distinctes, avec la terminologie du domaine.

Méthode proposée

Questions de test par langue · Cas d’alternance de langues · Terminologie du domaine · Relecture par des locuteurs

Recherche documentaire fondée sur les preuves

Une réponse ne vaut que par le passage qui la justifie. Les réponses doivent être reliées aux passages qui les soutiennent, les citations vérifiées au regard de ce que disent réellement ces passages, et une réponse absente signalée comme telle : « absent du document ».

Méthode proposée

Citations au niveau du passage · Vérification des citations · « Absent du document » explicite

Inférence privée

Des modèles à poids ouverts peuvent fonctionner dans un environnement maîtrisé par l’institution, y compris contraint ou isolé. Le choix du modèle dépend de la tâche, des langues, de la licence et du matériel réellement disponible.

Méthode proposée

Modèles à poids ouverts · Sur site ou cloud privé · Fonctionnement isolé

Données linguistiques gouvernées

L’évaluation et l’adaptation reposent sur des données linguistiques dont l’origine et les usages autorisés sont connus. Provenance, droits, versions et règles d’accès doivent être documentés avec les données elles-mêmes.

Méthode proposée

Provenance documentée · Droits d’usage · Gestion des versions

Voir où ces approches s’appliquent

Contraintes

La maîtrise se construit à l’échelle du système.

Un modèle à poids ouverts ne rend pas, à lui seul, un système souverain.

Lire nos notes techniques

Choisir le modèle. Évaluer sa pertinence.

Évaluer les modèles à poids ouverts ou les modèles privés approuvés selon la tâche, la langue, la licence et le matériel disponible. Les usages en arabe, dans ses dialectes, en français et en anglais nécessitent leur propre évaluation.

Définir ce qui peut franchir le périmètre.

Préciser où les données sont stockées et traitées, quels services peuvent communiquer et si des services externes sont autorisés. Un environnement isolé ne se conçoit pas comme un environnement connecté.

Préparer l’exploitation du système.

Définir la gestion des accès, la journalisation, les mises à jour et les procédures de reprise avec l’équipe chargée de l’exploitation. Documenter la configuration et ses dépendances.

Pour aller plus loin

Des questions sur ces approches ?

Lisez la recherche qui les sous-tend, ou présentez-nous un projet lié.