Par Frederic Alexandre , Inria Un des problèmes que l’IA n’a toujours pas résolu aujourd’hui est d’associer des symboles – des mots par exemple – à leur signification, ancrée dans le monde réel – un problème appelé l’ « ancrage du symbole » . Par exemple, si je dis : « le chat dort sur son coussin car il est fatigué », la plupart des êtres humains comprendra sans effort que « il » renvoie à « chat » et pas à « coussin ». C’est ce qu’on appelle un raisonnement de bon sens. En revanche, comment faire faire cette analyse à une IA ? La technique dite de « plongement lexical » , si elle ne résout pas tout le problème, propose cependant une solution d’une redoutable efficacité. Il est important de connaître les principes de cette technique, car c’est celle qui est utilisée dans la plupart des modèles d’IA récents, dont ChatGPT… et elle est similaire aux techniques utilisées par Cambridge Analytica par exemple. Le plongement lexical, ou comment les systèmes d’intelligence artificielle
"De l’adresse email au numéro de téléphone privé, en passant par le lieu de travail et la date de naissance, la quantité d’informations personnelles qui circulent en ligne est conséquente, et alarmante. Les Européens ont perdu la trace de leurs données personnelles et n’ont aucune idée du chemin que celles-ci peuvent emprunter", explique l'éditeur d'antivirus Kaspersky qui vient de mener une étude sur les données personnelle des Européens. Peu de conscience de la valeur des données personnelles, ni des mesures de sécurité élémentaires 64 % des personnes interrogées reconnaissent ne pas vraiment savoir où sont stockées leurs données personnelles sur le Web. 39 % des parents interrogés ne savent pas quelles informations personnelles leurs propres enfants s’amusent à partager en ligne. 20 % des consommateurs – soit une 1 personnes sur 5 – ne protègent pas leur connexion Wi-Fi avec un mot de passe. 31 % reconnaissent ne « jamais avoir mis à jour les options d