Amazon Web Services (AWS) introduit une fonctionnalité innovante dans sa suite de garde-fous pour l’IA générative : les vérifications par raisonnement automatisé, disponibles en préversion dans Amazon Bedrock Guardrails. Cette solution permet de garantir la précision factuelle des réponses produites par les modèles de langage de grande taille (LLM), réduisant ainsi les erreurs factuelles dues aux hallucinations.
Qu’est-ce que les vérifications par raisonnement automatisé ?
Le raisonnement automatisé est une discipline de l’informatique qui utilise des preuves mathématiques et la déduction logique pour vérifier le comportement de systèmes et de programmes. Contrairement au machine learning (ML), qui repose sur des prédictions statistiques, le raisonnement automatisé offre des garanties mathématiques sur la validité des résultats.
AWS utilise déjà cette technologie dans des domaines tels que le stockage, la mise en réseau, la virtualisation, l’identité et la cryptographie. Aujourd’hui, cette approche est appliquée à l’IA générative via les garde-fous d’Amazon Bedrock.
Fonctionnement des vérifications par raisonnement automatisé
Ces vérifications utilisent des algorithmes basés sur la logique pour analyser les réponses générées par les LLM. Elles garantissent que ces réponses sont conformes à des faits connus et ne reposent pas sur des données incorrectes ou inventées.
Voici les étapes principales pour utiliser cette fonctionnalité :
- Création de politiques de raisonnement automatisé : Vous pouvez uploader des documents contenant vos règles ou procédures organisationnelles. Amazon Bedrock les analyse et génère des politiques structurées en format logique.
- Configuration des garde-fous : Associez les politiques de raisonnement automatisé à vos garde-fous existants.
- Test et validation : Testez vos politiques en simulant des questions et des réponses pour vérifier leur exactitude factuelle.
En cas d’incohérence, le système fournit des suggestions pour corriger les réponses ou améliorer les politiques.
Applications clés
Les vérifications par raisonnement automatisé sont particulièrement utiles dans des contextes où l’exactitude factuelle et l’explicabilité sont essentielles. Par exemple :
- Politiques RH : Valider des réponses liées aux droits des employés ou aux procédures internes.
- Informations sur les produits : S’assurer que les réponses concernant les produits ou services sont précises.
- Flux de travail opérationnel : Garantir que les réponses suivent les procédures définies.
En complément d’autres techniques comme l’ingénierie des invites, le « Retrieval-Augmented Generation » (RAG) ou les vérifications de contextualisation, ces vérifications offrent un niveau supplémentaire de rigueur et de fiabilité.
Pour plus d’informations, consultez l’annonce officielle sur le blog AWS.
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