L'IA - tout le monde en parle, ainsi que de son impact et de ses implications. Lorsque nous parlons d'IA, nous parlons généralement d'IA générative. L'IA est un concept beaucoup plus large et plus ancien qui a été utilisé de différentes manières et dans de nombreux domaines. Lorsqu'il s'agit d'utiliser la technologie dans l'action humanitaire, quel rôle l'IA peut-elle jouer ? Comment peut-elle contribuer à répondre aux besoins en matière de communication et d'information ?

Quels types d'utilisation pourraient être intéressants pour la TSF ?

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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 de la TSF pour ces outils.

Contenu multilingue et spécialisé

Certains grands modèles linguistiques (LLM) pré-entraînés et libres peuvent être exécutés localement sur des ordinateurs standard. Cela pourrait être un excellent moyen d'explorer les utilisations directement liées aux besoins humanitaires auxquels nous sommes confrontés. 

En effet, la capacité de l'IA à être agnostique sur le plan linguistique (lorsqu'aucune langue particulière n'est favorisée) 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 formés spécifiquement sur des données personnalisées pour 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 une partie des réponses qu'ils fournissent. inventent souvent 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 réglés pour que le modèle réponde correctement et de la manière attendue.

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Consommation électrique

Un autre problème est celui de la consommation d'énergie. Selon le modèle utilisé, les services LLM peuvent avoir besoin d'importantes sources d'énergie.

Ce problème doit être abordé sous deux angles : l'impact environnemental de la consommation d'énergie et le fait que l'énergie peut être un problème dans les contextes dans lesquels la TSF opère.

Données personnelles

Selon la manière dont l'IA serait mise en œuvre, une attention particulière doit être portée au traitement des données personnelles ou sensibles, comme dans toute utilisation d'outils numériques dans des contextes sensibles. Cela est particulièrement vrai lorsque l'on travaille avec des personnes en situation de vulnérabilité ou de danger. 

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Infrastructure et accessibilité

Bien que l'IA libre puisse techniquement fonctionner sur des ordinateurs standard, les capacités plus avancées nécessitent souvent du matériel de haute performance et une connexion internet stable, deux éléments qui peuvent être limités dans les zones de crise. Le déploiement d'outils d'IA dans des environnements à faibles ressources implique de trouver des solutions légères et adaptables qui peuvent fonctionner efficacement avec une infrastructure minimale. L'exploration de modèles optimisés pour une consommation d'énergie réduite ou une utilisation hors ligne pourrait rendre l'IA plus accessible aux opérations humanitaires.

Conclusion

L'IA, par le biais des LLM, est prometteuse pour l'amélioration des opérations humanitaires, en particulier dans le domaine de la communication multilingue et de l'assistance aux connaissances spécialisées. Toutefois, sa mise en œuvre doit être effectuée avec précaution. Les biais dans les données de formation peuvent affecter la neutralité et l'équité, ce qui rend le contrôle éthique essentiel. En outre, la consommation d'énergie et les limitations des infrastructures dans les zones de crise exigent des solutions d'IA à la fois efficaces et accessibles.

TSF gardera ces défis à l'esprit pour déterminer de quelle manière et dans quels contextes les LLM peuvent contribuer à soutenir les personnes dans les situations humanitaires et à répondre à leurs besoins.