L'IA – tout le monde en parle, de son impact et de ses ses implications. Lorsque nous parlons d'IA, nous faisons généralement référence à l'IA générative. L'IA est un concept beaucoup plus large et plus ancien qui a été utilisé de nombreuses façons différentes et dans de nombreux domaines différents. Quel rôle l'IA peut-elle jouer dans l'utilisation de la technologie dans le cadre d'actions humanitaires ? Comment peut-elle aider à répondre aux besoins en matière de communication et d'information ?
Quels types d'utilisations pourraient être intéressants pour TSF ?
Les LLM comme priorité
Les LLM sont un type spécifique d'IA générative axée sur la compréhension du langage. Ils constituent probablement l'une des avancées les plus impressionnantes dans le domaine de l'IA. S'ils sont bien utilisés, les LLM ont clairement un potentiel dans le domaine de l'aide humanitaire. Dans cet article, nous présentons brièvement les applications qui pourraient potentiellement bénéficier au TSF pour ces outils.
Contenu multilingue et spécialisé
Certains modèles linguistiques open source pré-entraînés (LLM) peuvent être exécutés localement sur des ordinateurs standard. Cela pourrait être un excellent moyen d'explorer des utilisations directement liées aux besoins humanitaires auxquels nous sommes confrontés.
En effet, la capacité de l'IA à être indépendante de la langue (lorsqu'aucune langue particulière n'est privilégiée) peut aider à produire du contenu dans des contextes multilingues, ce qui est souvent le cas dans les situations humanitaires.
De plus, ces modèles open source peuvent être spécialement formés à partir de données personnalisées afin de devenir des « spécialistes » dans un domaine donné, par exemple les procédures juridiques ou administratives.
À quoi devons-nous faire attention ?
Désinformation
En raison de la nature de l'IA générative, les LLM inventent souvent inventent une partie des réponses qu'ils fournissent. Selon le contexte, cela peut conduire à un contenu trompeur ou à un impact psychologique négatif. Les paramètres doivent être soigneusement ajustés pour garantir que le modèle réponde correctement et de la manière attendue.
Inès Guittonneau
Consommation électrique
Une autre question concerne la consommation électrique. Selon le modèle utilisé, les services LLM peuvent nécessiter d'importantes sources d'alimentation.
Ce problème doit être abordé sous deux angles : l'impact environnemental de la consommation d'énergie et le fait que l'énergie peut constituer un enjeu dans les contextes où TSF opère.
Données personnelles
Selon la manière dont l'IA serait mise en œuvre, il convient d'accorder une attention particulière au traitement des données personnelles ou sensibles, comme pour toute utilisation d'outils numériques dans des contextes sensibles. Cela vaut tout particulièrement lorsque l'on travaille avec des personnes en situation de vulnérabilité ou de danger.
Tobias Mews
Infrastructure et accessibilité
Si l'IA open source peut techniquement fonctionner sur des ordinateurs standard, les fonctionnalités plus avancées nécessitent souvent du matériel hautement performant et une connexion Internet stable, deux éléments qui peuvent être limités dans les zones de crise. Déployer des outils d'IA dans des environnements disposant de peu de ressources implique de trouver des solutions légères et adaptables, capables de fonctionner efficacement avec une infrastructure minimale. Explorer des modèles optimisés pour une consommation d'énergie réduite ou une utilisation hors ligne pourrait rendre l'IA plus accessible pour les opérations humanitaires.
Conclusion
L'IA, grâce aux LLM, est prometteuse pour améliorer les opérations humanitaires, en particulier dans le domaine de la communication multilingue et de l'assistance spécialisée. Cependant, sa mise en œuvre doit être gérée avec prudence. Les biais dans les données d'entraînement peuvent affecter la neutralité et l'équité, rendant indispensable une surveillance éthique. De plus, la consommation d'énergie et les limitations infrastructurelles dans les zones de crise exigent des solutions d'IA à la fois efficaces et accessibles.
TSF gardera ces défis à l'esprit afin de déterminer de quelles manières et dans quels contextes les LLM peuvent contribuer à soutenir les personnes en situation humanitaire et à répondre à leurs besoins.
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