Derrière les réponses de l’IA : d’où proviennent ses informations
Vous utilisez sans doute régulièrement des assistants vocaux comme Siri ou Alexa, ou encore des chatbots qui vous répondent instantanément lorsque vous posez une question en ligne. Parfois, vous vous demandez peut-être : d’où vient cette intelligence qui permet à ces machines de nous répondre si précisément ? Comment une intelligence artificielle (IA) peut-elle « comprendre » ce que l’on lui demande et donner une réponse pertinente ? Et surtout, d’où viennent les informations qu’elle utilise ?
Ces questions sont fondamentales pour mieux comprendre la puissance — mais aussi les limites — des IA qui nous entourent aujourd’hui. L’objectif de cet article est donc de vous expliquer simplement et en détail le mécanisme qui se cache derrière ces réponses, et de vous révéler la provenance des données qui alimentent ces intelligences.
Comment fonctionne une IA qui répond à nos questions ?
Avant toute chose, il faut bien comprendre que les intelligences artificielles ne « savent » rien à proprement parler, du moins pas comme un humain. Elles ne lisent pas un livre ni n’ont de mémoire personnelle. Elles ne sont pas conscientes.
Une IA, dans le cas d’un assistant ou d’un chatbot, est un programme informatique entraîné pour détecter des patterns dans d’immenses quantités de données. Imaginez que l’on vous donne des millions de phrases, de conversations, d’articles, de livres, et que l’on vous demande de remarquer des régularités, comme la façon dont on répond généralement à une question, ou la relation entre certaines idées. C’est ce que fait une IA, mais à une échelle bien plus grande, grâce à des algorithmes et des capacités de calcul très puissantes.
Ainsi, lorsque vous posez une question, l’IA n’a pas une base de données avec toutes les réponses toutes faites. Au contraire, elle génère une réponse en combinant ce qu’elle a appris dans ces données, en estimant ce qui serait le plus approprié, le plus cohérent, ou le plus probable.
D’où viennent ces données ?
L’IA ne peut rien faire sans données, car ce sont ces données qui vont lui permettre d’apprendre.
Une grande partie des données utilisées pour entraîner les IA vient de l’Internet. Le web est une immense bibliothèque contenant des milliards de pages web, de documents, de forums, d’articles de presse, de discussions sur les réseaux sociaux, et bien d’autres sources. Les IA « lisent » virtuellement ces données pour en extraire des connaissances. Cela s’appelle le « scraping » ou le « crawl » web, un processus automatisé qui collecte les données accessibles publiquement.
Mais ce n’est pas tout. Il existe aussi des bases de données ouvertes, où des organisations gouvernementales ou des institutions publiques partagent leurs données — par exemple, des statistiques sur la météo, la santé, la démographie, etc. Ces données sont souvent utilisées pour entraîner des modèles spécifiques dans des domaines spécialisés.
Certaines entreprises collectent aussi leurs propres données, souvent issues des interactions de leurs clients avec leurs services. Par exemple, quand vous utilisez une application ou un site web, vos clics, vos recherches, ou les articles que vous regardez peuvent être collectés (avec votre consentement ou selon les règles de confidentialité) pour améliorer les recommandations ou les réponses automatiques.
Enfin, dans certains cas, quand il n’y a pas assez de données réelles ou quand les données sont trop sensibles, on crée ce qu’on appelle des données synthétiques. Ce sont des données fabriquées artificiellement par ordinateur qui ressemblent aux vraies données, mais qui ne correspondent pas à des informations réelles. Ces données permettent d’entraîner les IA tout en protégeant la vie privée.
Comment ces données sont-elles utilisées par l’IA ?
Les données collectées sont souvent très désordonnées et difficiles à utiliser telles quelles. Elles doivent être préparées, nettoyées, et organisées.
Imaginez que vous voulez apprendre une langue étrangère. Si on vous donne un tas de phrases écrites dans cette langue, mais qui contiennent des erreurs, des mots incomplets, ou des phrases sans sens, cela vous compliquera la tâche. De même pour l’IA, il faut que les données soient compréhensibles et de bonne qualité.
C’est pourquoi, avant l’entraînement, on effectue plusieurs étapes :
- Nettoyage : éliminer les données erronées, les doublons, les parties inutiles ou inappropriées.
- Annotation : dans certains cas, on ajoute des étiquettes aux données. Par exemple, dans un jeu de données de textes, on peut indiquer pour chaque phrase si elle exprime une émotion positive ou négative. Cela aide l’IA à apprendre à reconnaître ces émotions.
- Formatage : les données doivent être uniformisées pour que le modèle puisse les comprendre facilement.
Où sont stockées ces immenses quantités de données ?
Pour donner un ordre d’idée, les modèles d’IA modernes s’entraînent sur des dizaines, parfois des centaines de téraoctets de données (un téraoctet = 1000 gigaoctets). Ces données sont donc stockées dans des infrastructures spécifiques appelées data centers.
Ces data centers sont de gigantesques bâtiments remplis de serveurs — des ordinateurs très puissants fonctionnant 24h/24 — situés un peu partout dans le monde. La plupart du temps, ces data centers appartiennent à des fournisseurs de services en ligne comme Amazon Web Services (AWS), Google Cloud ou Microsoft Azure. On parle alors de « cloud computing », c’est-à-dire que les données et les programmes ne sont pas sur votre ordinateur personnel, mais sur ces serveurs distants.
Certaines entreprises préfèrent cependant stocker leurs données sur leurs propres serveurs, notamment pour des raisons de sécurité ou de confidentialité.
La sécurité est primordiale dans ce contexte. Les données doivent être protégées contre le vol, la perte ou les accès non autorisés. Il existe des normes et des réglementations très strictes, notamment le RGPD en Europe, qui encadrent la collecte, le stockage et l’utilisation des données personnelles.
Les risques liés aux données et à l’IA
Même si les IA peuvent sembler incroyablement puissantes, leur performance dépend entièrement de la qualité et de la nature des données qu’elles ont reçues.
Si les données contiennent des biais — par exemple, des stéréotypes sociaux, des erreurs, ou des informations incomplètes — l’IA reproduira ces biais. Cela peut conduire à des réponses erronées, injustes, ou discriminatoires.
De plus, les données personnelles utilisées pour entraîner certaines IA peuvent poser des problèmes de confidentialité. Il est donc indispensable de garantir que ces données soient utilisées de manière éthique, avec le consentement des personnes concernées, et avec des mécanismes de protection solides.
Le futur : rendre les données pour l’IA plus sûres et plus efficaces
Pour répondre à ces défis, de nouvelles méthodes émergent. Par exemple, le federated learning (apprentissage fédéré) permet d’entraîner des modèles d’IA directement sur les appareils des utilisateurs, sans avoir à centraliser les données. Seuls les modèles mis à jour sont envoyés à un serveur central, protégeant ainsi la vie privée.
D’autres approches visent à rendre les IA plus transparentes, c’est-à-dire à expliquer comment elles arrivent à une réponse, et à garantir que les données utilisées soient justes et représentatives.
Schéma simplifié du processus d’apprentissage et de réponse d’une IA
Voici une représentation simplifiée du cheminement des données et des réponses dans une IA.
+----------------+ +----------------+ +----------------+ +----------------+
| Données brutes| ----> | Préparation & | ----> | Entraînement | ----> | Génération de |
| (texte, images,| | nettoyage | | du modèle | | réponses par |
| sons, etc.) | | & annotation | | d’IA | | l’IA |
+----------------+ +----------------+ +----------------+ +----------------+
| | | |
|--- provenant de ------>| | |
| Internet, bases | | |
| ouvertes, données | | |
| propriétaires, | | |
| synthétiques | | |
Conclusion
L’intelligence artificielle qui vous répond ne tire pas ses connaissances d’une bibliothèque magique, ni d’une mémoire propre. Elle s’appuie sur une énorme quantité de données collectées à travers le monde, soigneusement préparées et utilisées pour entraîner des modèles capables de comprendre et générer des réponses.
Comprendre cette origine des données est essentiel pour mieux appréhender les forces, les limites et les enjeux éthiques de l’IA. En fin de compte, ce sont les données — leur qualité, leur diversité, leur sécurité — qui déterminent la valeur réelle des réponses que l’IA peut vous apporter.