Qualité de l’IA, qualité de la data - Jean-Marie John Matthew (Cofondateur @ Giskard) #51

Épisode de Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français par Marc Sanselme - Draft'n run - Studio IA no-code · 10 mars 2024 · 36 min

Jean-Marie John Matthew, Cofondateur de Giskard, est l’invité de l’épisode 51 de Data Driven 101.

Il nous parle de l’importance des tests pour l'intelligence artificielle, tant dans l’IA générative que dans l’IA “old school”.

Il nous détaille les vulnérabilités des IA, comme les hallucinations et fuites de données, et la nécessité d'adopter des stratégies de tests exhaustives et ciblées.

L’aventure entrepreneuriale, le positionnement open source et l’évolution du monde face aux Large Language Models viennent étoffer son témoignage.

🔑 MOTS CLÉS

Taxonomies de vulnérabilité : Référence aux classifications systématiques des faiblesses potentielles dans les modèles d'IA, comme les hallucinations (créations de fausses informations), omissions, et prompt injections (injections de commandes qui détournent le fonctionnement de l'IA).

Data leakage : Décrit une situation où des informations sensibles ou confidentielles sont accidentellement révélées par un modèle d'IA, souvent à cause d'une mauvaise gestion des données d'entraînement ou de défauts dans le modèle lui-même.

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À propos du podcast

Sur Data Driven 101, on s’intéresse aux applications pratiques de l'Intelligence Artificielle et de la data dans toute leur diversité avec un objectif : démystifier ces concepts. Dans ce podcast IA & Data (https://datadriven101.tech/) 100% en français, Marc Sanselme reçoit des professionnels…

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