Nouvelles pratiques

Au préalable de notre action, il y a une observation : de nouvelles pratiques informationelles émergent chez les utilisateur·trices depuis le déploiement d’interfaces conversationnelles dans nos espaces numériques. Ceci, dans la mesure où les interactions en langage naturel avec la machine sont rendus possibles par les capacités des modèles de langage. Ce nouveau mode d’interaction transforme les habitudes de nombreuses personnes, dans leur manière d’accèder à la connaissance et de traiter celle-ci. Sans chercher à décrire exhaustivement les conséquences de ce nouveau rapport à la connaissance, nous pensons que l’approche connexioniste est devenue une partie intégrante du numérique. Et que celui-ci en tant que support cognitif est dorénavant grandement influencé par les réseaux de neurones artificielles et leurs applications de traitement automatique. De ce constat, notre objectif est d’accompagné ses changements, de les orienter vers la coopération et de participer à l’émancipation des individus.

Impacts

Au niveau social et environnemental, les impacts de ces changements sont importants.

  1. L’infrastructure éxécutant les agents conversationnels nécessite une puissance énergétique considérable et la chaîne de valeur du matériel utilisé par les centres données favorise l’exctractivisme minier.

  2. Les technologies ditent d’IA générative sont détenues, en majorité, par un monopole restreint d’acteurs privées, leur conférant une forte capacité d’influence cognitive sur la société.

Pour plus d’information sur les impacts, vous pouvez découvrir la cartographie du collectif Estampa : Cartographie IA générative

Une voie intermédiaire

Intégrant l’évolution des pratiques informationnelles et prenant en compte des impacts technologiques, nous cherchons à proposer une voie intermédiaire. Nous souhaitons orienter les capacités des modèles de langage vers des usages coopératifs. 

Les principes qui guident cette approche :

  1. Un mode d’interactions collectif avec un modèle de langage : le modèle réalise des tâches de traitement automatique du langage à partir de connaissances communes pour répondre aux besoins d’une communauté.

  2. Un système de requête, conçu et implémenté dans un processus libre et ouvert.

  3. Un nombre de requêtes quotidiennes limitées à des tâches déterminée en amont.

  4. L’utilisation de petits modèles de langage, éxécutablent sur CPU et auto-hébergeables, via un moteur d’inférence open-source.

  5. L’utilisation de modèles de langage, dont les sources de données et les méthodes d’apprentissage sont publics.

  6. Le développement d’outils favorisant l’intelligence collective.

Implémentation

Manolia est une implémentation de notre approche qui vise à outiller les contributeur·trices de bases de connaissances collaboratives. Elle est conçue comme une extension à MediaWiki.

Nous nous concentrons sur différentes fonctionnalités :

  • La détection des besoins d’information d’une communauté.

  • La génération de questions pour favoriser le raisonnement humain.

  • Un système de suggestion sur les connaissances à améliorer.