L'accès à un assistant d'IA fondé sur les rapports de la Banque mondiale n'a fait gagner aucun temps significatif

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Les professionnels des politiques publiques ont besoin de faits fiables, mais les modèles d’IA généralistes inventent souvent des informations. Pour combler les lacunes en matière d’humilité épistémique1 et de données recueillies en conditions réelles2, des chercheurs ont construit AVA, un assistant d’IA limité à une bibliothèque sélectionnée de rapports de la Banque mondiale. Le système décompose les questions, cherche dans le texte et rédige des réponses accompagnées de citations cliquables renvoyant à la page. S’il ne trouve pas assez d’éléments, il refuse de répondre. Les chercheurs ont déployé l’outil pendant cinq mois auprès de plus de 2 200 professionnels dans 116 pays. Ils ont analysé les journaux du système, interrogé les utilisateurs et mené 20 entretiens pour mesurer la confiance, l’abstention, l’appropriation de l’outil dans leurs propres routines de travail, et le temps gagné.

Le taux de refus du système est tombé de 40 à 70 pour cent lors de ses premières semaines à moins de 10 pour cent après que les chercheurs ont porté la bibliothèque d’environ 50 rapports à plus de 4 000. Les chercheurs ont réparti les inscrits de façon aléatoire, selon un rapport 80:20, entre un groupe ayant accès et un groupe témoin. Si les estimations en doubles différences associent l’usage sur plusieurs sessions à 1,8 à 3,3 heures gagnées de plus par semaine, déclarées par les utilisateurs eux-mêmes, par rapport à un usage sur une seule session, avec une signification statistique au seuil de 10 pour cent seulement, l’expérience élargie n’a trouvé aucun gain de temps significatif pour l’ensemble du groupe ayant reçu l’accès. Les utilisateurs faisaient confiance au système parce qu’il citait des pages précises et reconnaissait quand il manquait d’informations, même si certains ont trouvé ses refus abrupts agaçants. Comme 83,8 pour cent des requêtes étaient en anglais, l’étude apporte peu d’éléments sur la façon dont l’outil se comporte dans d’autres langues. Les auteurs soutiennent que les outils d’IA spécialisés devraient orienter les utilisateurs vers des modèles généralistes lorsqu’une question sort de leur bibliothèque vérifiée.

Un système d’IA qui dit ne pas connaître une réponse donne une mesure de la taille de sa base documentaire plutôt que d’une capacité cognitive. Le système peut refuser de répondre parce qu’une bibliothèque documentaire fermée a une limite définie. Lorsqu’une IA fonctionne sans corpus délimité, elle n’a aucune limite à laquelle se mesurer, ce qui laisse ouverte la question de savoir si ce mécanisme de refus peut fonctionner sur le web ouvert.

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Footnotes

  1. L’humilité épistémique est la disposition à reconnaître que ses propres connaissances sont limitées et peuvent être erronées. Cette notion sert normalement à prévenir l’excès de confiance et à encourager chacun à apprendre de ses erreurs. ↩

  2. L’observation en conditions réelles consiste à étudier un logiciel dans des situations ordinaires plutôt qu’en laboratoire contrôlé. Les chercheurs y recourent normalement pour recueillir des données réalistes et se familiariser avec le comportement effectif des utilisateurs. ↩

Tiago C. Peixoto · English original · About

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