L’IA peut-elle apprendre de données qu’elle ne voit pas ?

Construire et tester l’IA demande des données clients, et les règles de protection de la vie privée, à juste titre, limitent qui peut y toucher. Cela laisse un écart entre ce que les institutions veulent construire et ce dont elles ont le droit d’apprendre.

Une voie est celle des données synthétiques, générées par l’IA pour tenir lieu des vraies : pour entraîner et tester un modèle sans toucher aux données réelles des clients, pour travailler avec un partenaire sans lui remettre ses clients, pour développer à l’interne avant toute mise en service.

Les données synthétiques ont des limites : elles portent les régularités, et les angles morts, des données dont elles viennent, et un système testé sur elles doit encore faire ses preuves auprès de vrais clients. La conférence examine ce dont institutions et régulateurs ont besoin pour juger quand elles suffisent.

En fin de parcours, les choix : quoi partager, avec qui, sous quelles garanties, et qui décide. Ce dont une institution a le droit d’apprendre fixe la limite de ce qu’elle peut construire.