Meta exploite les données internes pour booster ses modèles d'IA

Meta a décidé de puiser dans une nouvelle source de données pour entraîner ses modèles d'intelligence artificielle : les interactions de ses propres employés. En analysant les mouvements de souris et les frappes au clavier de son personnel, l'entreprise espère renforcer l'efficacité et la capacité de ses IA.

Cette initiative, révélée initialement par Reuters, met en lumière les efforts des géants technologiques pour diversifier leurs sources de données d'entraînement, essentielles pour le développement de modèles d'IA performants. Ces données permettent aux programmes d'apprendre à exécuter des tâches plus efficacement et à mieux répondre aux demandes des utilisateurs.

Interrogé par TechCrunch, un porte-parole de Meta a expliqué : « Si nous construisons des agents pour aider les gens à accomplir des tâches quotidiennes sur des ordinateurs, nos modèles ont besoin d'exemples réels de la manière dont les gens les utilisent réellement — des choses comme les mouvements de souris, le clic sur des boutons et la navigation dans des menus déroulants. » Pour cela, Meta a mis en place un outil interne qui capture ces interactions dans certaines applications, tout en assurant que des mesures de protection sont en place pour préserver le contenu sensible et que les données ne seront pas utilisées à d'autres fins.

Cependant, cette démarche soulève des préoccupations concernant la vie privée. L'industrie de l'IA semble de plus en plus considérer les communications internes comme une ressource précieuse pour alimenter ses modèles. Récemment, il a été rapporté que des startups exploitaient les archives de leurs communications internes, telles que Slack et Jira, pour en extraire des données utiles à l'entraînement de l'IA.