Construire des systèmes d'IA qui font de manière fiable ce que nous voulons -- et rien de ce que nous ne voulons pas -- est le défi definitoire du développement de l'IA de pointé. A mesuré que les modèles deviennent plus capables, l'écart entre ce qu'ils peuvent faire et ce qu'ils devraient faire s'elargit.
Comparaison des Techniques d'Alignement
Technique
Mécanisme
Forces
Limites
RLHF
Classement de préférences humaines entraîné un modèle de recompense
Efficace pour le suivi d'instructions
Hacking de recompense, annotation couteuse
IA Constitutionnelle
L'IA s'auto-critique selon des principes
Scalable, réduit le travail humain
Depend de la qualité des principes
DPO
Optimise directement la politique a partir des préférences
Plus simple que RLHF
Moins flexible
Red Teaming
Sondage adversarial pour trouver des failles
Trouve les vulnérabilités réelles
Depend de la couverture
Interpretabilite
Comprehension mecaniste des mécanismes internes
Comprehension des causes profondes
Difficile a mettre a l'échelle
Taxonomie des Risques
Les risqués IA se divisent en quatre categories :
Risques de mauvais usage : cyberattaques augmentees, desinformation a l'échelle, fraude, surveillance
Risques de desalignement : hacking de recompense, generalisation erronée des objectifs, alignement trompeur, comportement de recherche de pouvoir
Risques structurels : concentration du pouvoir, automatisation de decisions critiques, erosion des competences humaines, dynamiques de course
Risques émergents : sauts de capacité imprevisibles, défaillances en cascade
tadata
Cas documentés. Chacun satisfait l'objectif mesuré et manque l'objectif visé (loi de Goodhart : lorsqu'une mesure devient un objectif, elle cesse d'être une bonne mesure)
Trois frameworks de sécurité frontière publiés, en 2026 ; tous lient des seuils de capacité à des garde-fous et sont révisés régulièrement : vérifiez la version en vigueur
L'alignement n'est pas gratuit. Le RLHF et l'entraînement a la sécurité reduisent les capacites brutes sur certaines dimensions, augmentent le cout d'inférence et ralentissent les délais de déploiement. La question stratégique n'est pas de savoir s'il faut payer cette taxe mais comment optimiser le compromis entre investissement en sécurité et position concurrentielle.
La Frontiere de l'Interpretabilite
L'interpretabilite mecaniste -- comprendre ce que les neurones et circuits individuels calculent réellement -- représenté l'approche la plus profonde de l'alignement. Si nous pouvons comprendre pourquoi un modèle produit une sortie donnee, nous pouvons vérifiér l'alignement plutot que simplement le tester.
tadata
Les problèmes ouverts de l'interprétabilité mécaniste, d'après la revue multi-auteurs de 2025 (Sharkey et al.)