Anthropic mise sur l'interprétabilité de l'IA pour sécuriser les applications critiques de vos modèles de langage

La Stratégie d'Anthropic pour les Modèles de Langue de Grandes Envergures : Vers Plus d'Interprétabilité Le 17 juin 2025, Dario Amodei, PDG d'Anthropic, a redoublé d'efforts pour promouvoir l'importance de comprendre comment fonctionnent les modèles d'intelligence artificielle (IA). Ce message survient alors que le monde de l'IA est en pleine effervescence, et Anthropic, fondée en 2021 par sept employés d'OpenAI préoccupés par la sécurité de l'IA, cherche à se distinguer par ses approches novatrices. Principes Constitutionnels de l'IA et Sécurité Anthropic a toujours mis l'accent sur la mise au point de modèles d'IA conformes à une série de principes humains, connus sous le nom de "Constitutional AI". Ces principes visent à garantir que les modèles sont "utiles, honnêtes et inoffensifs", contribuant ainsi à l'intérêt général de la société. Outre ces aspects éthiques, Anthropic mène également des recherches approfondies pour décortiquer la façon dont ses modèles interprètent le monde et pourquoi ils fournissent des réponses positives ou négatives. Performances et Avancées Techniques Le modèle phare d'Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, a largement dominé les classements de codage lors de sa sortie en février, démontrant ainsi que les modèles d'IA peuvent exceller tant en performance qu'en sécurité. Le récent lancement de Claude 4.0 Opus a encore renforcé cette position, bien que Google (Gemini 2.5 Pro) et OpenAI (o3) offrent également des performances impressionnantes en codage, tout en surpassant Claude dans des domaines comme les mathématiques, l'écriture créative et la raison logique multilingue. Vision de l'Avenir Amodei exprime des craintes concernant les erreurs potentielles des modèles d'IA, notamment les hallucinations et les réponses non conformes aux valeurs humaines. Pour lui, le manque de compréhension des mécanismes internes des modèles freine notre capacité à prédire et à contrôler leurs comportements indésirables. L’objectif d'Anthropic est donc de rendre l'IA plus interprétable pour mieux gérer ces risques, en développant des outils capables d'inspecter et de manipuler les concepts appris par les modèles. Investissement Stratégique Pour atteindre cet objectif, Anthropic a participé à un investissement de 50 millions de dollars dans Goodfire, un laboratoire de recherche en IA. Goodfire a développé l'outil Ember, une plateforme d'inspection de modèles qui identifie et manipule les concepts appris. Cette initiative souligne la difficulté de développer des modèles d'IA interprétables et la nécessité d'utiliser des outils innovants et des développeurs qualifiés. Contexte et Critiques Pour apporter une perspective complémentaire, VentureBeat a interviewé Sayash Kapoor, un chercheur en sécurité de l'IA à Princeton. Kapoor, co-auteur de "AI Snake Oil" et "AI as Normal Technology", reconnaît la valeur de l'interprétabilité mais reste circonspect quant à son rôle central. Selon lui, "l'interprétabilité n'est ni nécessaire ni suffisante" pour garantir la sécurité des modèles. Il préconise une approche plus holistique, incluant des filtres post-réponses, des vérificateurs et une conception centrée sur l'utilisateur. Distinction entre Capacités et Pouvoir Kapoor souligne également la différence entre les capacités d'un modèle et son pouvoir. Tandis que les compétences des modèles d'IA augmentent rapidement, leur influence dépend des interfaces qu'on leur donne pour interagir avec le monde réel et des contextes d'application. Il s'oppose à l'idée de restreindre le développement de l'IA à quelques entités puissantes, affirmant qu'une approche transparente et collaborative est plus appropriée. Réactions des Industriels Jansen Huang, PDG de Nvidia, présent à VivaTech à Paris, a également critiqué la position d'Amodei. Huang a estimé que le développement de l'IA devrait être ouvert et non confié à un cercle fermé d’acteurs. En réponse, Anthropic a souligné que Dario a toujours plaidé pour une norme nationale de transparence en IA, impliquant également l'entreprise elle-même. Importance de l'Interprétabilité Malgré ces critiques, l'interprétabilité continue de jouer un rôle crucial dans le domaine de l'IA. Pour Amodei, c'est essentiel pour des applications à haut risque como la médecine, la psychologie et le droit, où la transparence des décisions est légalement requise. Par exemple, un modèle d'IA utilisé pour détecter la fraude financière pourrait être tenu d'expliquer pourquoi une demande de prêt a été rejetée, assurant ainsi la responsabilité et la crédibilité des institutions. Implications pour les Entreprises Les entreprises qui adopteront l'interprétabilité dès maintenant pourront se doter de systèmes d'IA plus fiables, conformes et adaptables, donnant ainsi lieu à un avantage compétitif significatif. Google, par le biais de son équipe de recherche DeepMind dirigée par Neel Nanda, s'aligne également sur ce chemin, contribuant activement aux avancées en matière d'interprétabilité. Conclusion En conclusion, si l'interprétabilité n'est pas la solution miracle à tous les problèmes de sécurité de l'IA, elle représente néanmoins une composante essentielle de la confiance et de la responsabilité dans l'application de ces technologies. Anthropic, avec son approche axée sur les principes constitutionnels et l'investissement dans la recherche, joue un rôle pionnier. Les autres grands acteurs de l'IA, comme Google, suivent de près, reconnaissant l'importance de ce domaine pour l’avenir de l'IA commerciale et industrielle. Profil de l'Entreprise et Évaluations Professionnelles Anthropic, bien que relativement récente, s’est rapidement imposée comme un leader dans le domaine de l’IA grâce à ses principes éthiques rigoureux. L'investissement massif de sociétés comme Amazon et Google dans Anthropic témoigne du potentiel de ses modèles pour réduire les coûts opérationnels liés à la débogage, l'audit et la gestion des risques. Les évaluations de professionnels de l'industrie, comme Sayash Kapoor, mettent en lumière la nécessité d’une approche équilibrée, combinant interprétabilité, transparence et méthodes de contrôle robustes. Cette orientation stratégique pourrait bien définir la prochaine phase de l'évolution de l'IA, où la confiance et l'éthique seront autant de garants de son succès.