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Plus l’IA devient capable, plus on lui confie des tâches importantes… et plus les risques potentiels en cas d’échec augmentent.
Une étude réalisée dans le cadre du programme Anthropic Fellows creuse cet aspect sous un angle : le désalignement des modèles. Ses auteurs ont tenté de déterminer dans quelle mesure les échecs découlent de ce phénomène. Leur démarche a reposé sur une décomposition biais-variance. Le biais correspond à la poursuite cohérente d’un mauvais objectif. Autrement dit, il traduit le désalignement. Tandis que la variance révèle un simple comportement incohérent ne coucourant pas à un objectif spécifique.
Pour mener l’expérience, on s’assure évidemment de bien définir chaque objectif de départ.
Le degré d’incohérence augmente avec la temps de raisonnement
Claude Sonnet 4, o3-mini, o4-mini et la famille Qwen3 ont été évalués, entre autres, sur :
Questions à choix multiple (GPQA pour les sciences, MMLU pour la culture générale)
Codage agentique (SWE-bench)
Alignement (sous-ensemble de MWE, avec le format choix multiple d’origine et une adaptation en format ouvert)
Optimisation (minimisation d’une fonction quadratique par prédiction de tokens)
De manière générale, les erreurs constatées sont principalement une question d’incohérence.
Peu importe la difficulté de la tâche, le degré d’incohérence (part de la variance dans l’erreur) augmente avec la durée de raisonnement et/ou le nombre d’actions effectuées.
Plus les modèles IA sont gros, plus l’incohérence à tendance à diminuer sur les tâches simples… et à augmenter sur les complexes.
Résultats sur la famille Qwen3
Des pistes pour réduire les incohérences des IA
Sur l’exercice d’optimisation, l’incohérence augmente à chaque étape pour tous les modèles testés. Les plus petits arrivent plus vite à un point où il leur est impossible de suivre la bonne trajectoire, en conséquence de quoi la variance se réduit. Avec les gros modèles, le biais se réduit davantage, suggérant qu’ils acquièrent plus vite la capacité à converger sur le bon objectif qu’à maintenir de longues séquences d’actions cohérentes.
Sur tous les modèles testés sauf Claude Sonnet 4, accroître le budget de raisonnement réduit parfois le degré d’incohérence. Cet effet ne compense néanmoins pas la variation « naturelle » sus-évoquée. Il s’explique peut-être par de meilleures propriétés de retour sur trace et de correction d’erreur – phénomène en tout cas observé lors de l’enraînement avec de plus grands budgets de raisonnement.
L’approche ensembliste (combinaison de plusieurs trajectoires) réduit aussi le degré d’incohérence. Peu pratique à mettre en place dans des boucles d’action « réelles », elle démontre toutefois l’efficacité potentielle d’autres méthodes de correction d’erreurs.
Approche ensembliste expérimentée avec GPT-4o mini
À consulter en complément, une autre analyse, émanant directement d’Anthropic. Elle témoigne, au contraire, de la prévalence du désalignement. Une quinzaine de modèles ont été déployés en autonomie avec des objectifs commerciaux légitimes. Confrontés à des menaces de remplacement ou à des conflits avec la nouvelle direction stratégie de leur organisation, ils ont adopté des comportements malveillants : chantage envers des responsables, fuites d’informations sensibles vers des concurrents…
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Sur l’exercice d’optimisation, l’incohérence augmente à chaque étape pour tous les modèles testés. Les plus petits arrivent plus vite à un point où il leur est impossible de suivre la bonne trajectoire, en conséquence de quoi la variance se réduit. Avec les gros modèles, le biais se réduit davantage, suggérant qu’ils acquièrent plus vite la capacité à converger sur le bon objectif qu’à maintenir de longues séquences d’actions cohérentes.
