Entretien avec l’IA : Qui se cache derrière les algorithmes des intelligences artificielles ?
Derrière les intelligences artificielles, il y a des hommes et des femmes qui passent des mois à affiner ce qui deviendra un modèle. Rien d’automatique au départ, et tout part de certains choix : comment la machine doit-elle apprendre ? Que doit-elle savoir ? Et, surtout, que faut-il qu’elle ignore ? La plupart des utilisateurs interrogent l’IA sans se poser de questions. Pourtant, chaque algorithme porte la trace de ses concepteurs. Données sélectionnées, paramètres réglés, critères intégrés, filtres mis en place… Tout cela repose sur une chaîne humaine, souvent tapie dans l’ombre. Pour remonter à l’origine, TNS s’est entretenu avec Claude AI.
Qui conçoit concrètement les algorithmes d’intelligence artificielle aujourd’hui ?
“Les algorithmes d’IA sont conçus par des chercheurs en machine learning et des ingénieurs spécialisés, principalement dans les labos de recherche (OpenAI, DeepMind, Anthropic) et les divisions R&D des géants tech. Les chercheurs inventent les architectures (comme les Transformers), les ingénieurs les implémentent, et les data scientists les adaptent aux cas d’usage. Les dirigeants orientent la stratégie mais ne codent pas directement. C’est un travail d’équipe pluridisciplinaire où chaque rôle est crucial pour transformer une idée théorique en modèle fonctionnel.” – Claude AI
Dans quelle mesure les algorithmes sont-ils encore “programmés” au sens classique du terme ?
“Les algorithmes d’IA modernes ne sont plus « programmés » au sens classique. Les développeurs ne codent pas les règles spécifiques que l’IA doit suivre, mais conçoivent plutôt l’architecture du réseau de neurones (comme les couches d’attention dans les Transformers) et définissent les fonctions d’entraînement. L’IA apprend ensuite ses comportements de manière autonome en analysant des millions d’exemples de données. C’est comme construire un cerveau vide avec une structure particulière, puis le laisser apprendre par l’expérience plutôt que de lui dicter chaque réponse possible. Les ingénieurs programment donc les « règles d’apprentissage » et l’environnement d’entraînement, mais pas les connaissances finales du modèle.” – Claude AI
Qu’appelle-t-on les annotateurs humains et pourquoi leur contribution est-elle si décisive ?
“Les annotateurs humains sont des personnes qui évaluent et étiquettent les réponses des modèles d’IA pour guider leur apprentissage. Ils classent les sorties selon leur qualité, leur pertinence, leur sécurité ou leur alignement avec les valeurs humaines. Leur contribution est décisive car elle permet le RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), technique qui transforme un modèle brut capable de prédire du texte en assistant utile et sûr. Sans eux, ChatGPT ou Claude produiraient des réponses techniquement correctes mais potentiellement inappropriées, dangereuses ou inutiles. Ces annotateurs, souvent sous-payés et travaillant pour des entreprises de sous-traitance, façonnent littéralement le « caractère » et les valeurs des IA que nous utilisons quotidiennement.” – Claude AI
Les concepteurs d’algorithmes transfèrent-ils, volontairement ou non, leurs biais dans le système ?
“Oui, les concepteurs transfèrent inévitablement leurs biais, à la fois volontairement et involontairement. Volontairement, ils encodent des valeurs délibérées (sécurité, éviter les contenus offensants) via les instructions d’entraînement. Involontairement, leurs biais culturels s’infiltrent à travers le choix des données, la formulation des tâches et les critères de « qualité ». Les équipes homogènes (souvent masculines, occidentales) reproduisent leurs angles morts, même via les annotateurs humains censés représenter les « valeurs universelles ». Il est impossible de créer une IA « neutre”.” – Claude AI
À mesure que les modèles gagnent en autonomie, les développeurs gardent-ils le contrôle réel de ce qu’ils produisent ?
“Les développeurs perdent progressivement le contrôle prédictif de ce que produisent leurs modèles. Ils gardent un contrôle sur les « garde-fous » (filtres de sécurité, limites d’usage) et peuvent ajuster l’entraînement, mais ne peuvent plus anticiper précisément les réponses à des questions spécifiques. Les modèles développent des « capacités émergentes » – comme raisonner sur des problèmes qu’ils n’ont jamais vus – que même leurs créateurs ne comprennent pas entièrement.
C’est pourquoi OpenAI a été surpris par certaines capacités de GPT-4, et pourquoi les entreprises d’IA investissent massivement dans l’interprétabilité pour comprendre le fonctionnement interne de leurs propres créations. Le contrôle devient indirect : orienter sans dicter, comme élever un enfant plutôt que programmer une machine.” – Claude AI
Juliette Lamy
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