Quels sont les tests qui font référence pour évaluer une IA ?

L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui utilisée dans de nombreux domaines : reconnaissance d’images, rédaction de texte, aide à la programmation ou encore jeux vidéo. Pour mesurer la performance et la fiabilité d’une IA, des tests de référence, appelés aussi benchmarks, sont conçus afin d’évaluer différents aspects des modèles.

Ces tests permettent d’analyser la précision, la rapidité et l’adaptabilité des systèmes intelligents. Voici un tour d’horizon des principaux tests de référence utilisés pour évaluer les différents types d’IA.

Évaluation des modèles de langage (LLM)

Les grands modèles de langage (LLM) sont testés sur leur compréhension, leur génération de texte et leurs capacités en raisonnement.

Contextes d’utilisation

Ces benchmarks sont principalement utilisés dans la recherche académique pour comparer l’évolution des modèles et tester de nouvelles architectures d’IA. Ils sont également employés par les entreprises technologiques pour optimiser les assistants virtuels, les moteurs de recherche et les outils de génération de texte.

Benchmarks généraux

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding) : Évalue les connaissances générales sur plusieurs disciplines (mathématiques, physique, histoire, droit…). Exemple : un modèle doit répondre correctement à une question de biologie avancée ou résoudre un problème mathématique.
• BIG-bench (Beyond the Imitation Game) : Série de tests pour mesurer les compétences en raisonnement avancé, compréhension du langage et créativité. Un modèle peut être testé sur sa capacité à compléter une histoire de manière cohérente. Il s’agit d’un benchmark collaboratif.
• HELLASWAG : Évalue la capacité de raisonnement et de complétion de texte de manière logique. Exemple : un modèle doit choisir la suite la plus logique d’une phrase incomplète.
• GSM8K (Grade School Math 8K) : Benchmark sur la résolution de problèmes mathématiques complexes. Par exemple, un test pourrait consister à résoudre une équation algébrique.
• Les benchmarks comme VQAv2 et CLEVR sont utilisés pour évaluer les modèles capables de traiter plusieurs types de données (multimodal), comme le texte et les images

Compréhension et génération de texte

• GLUE (General Language Understanding Evaluation) : Teste la compréhension linguistique sur plusieurs tâches (similarité sémantique, inférence, etc.). Exemple : identifier si deux phrases ont le même sens.
  Glue et SuperGlue sont largement reconnus pour l’évaluation des modèles de langage naturel
• SuperGLUE : Version plus difficile de GLUE, utilisée pour évaluer les modèles de pointe.
• Winograd Schema Challenge (WSC) : Test de désambiguïsation et de compréhension du langage naturel. Exemple : déterminer à qui un pronom fait référence dans une phrase complexe.

Vision par ordinateur

Ces tests sont largement adoptés dans l’industrie technologique pour améliorer les systèmes de reconnaissance faciale, la surveillance automatisée et la vision robotique. Ils servent également dans la recherche pour le développement de nouveaux algorithmes d’apprentissage profond.

• ImageNet : Benchmark de référence pour la classification d’images. Exemple : distinguer un chien d’un chat sur une photo.
• COCO (Common Objects in Context) : Teste la reconnaissance et la segmentation d’objets dans des images.

Apprentissage par renforcement et IA générale

Ces benchmarks sont particulièrement utilisés dans les laboratoires de recherche en IA et les jeux vidéo pour développer des agents intelligents capables d’apprendre à jouer de manière autonome.

• Atari Benchmark (Arcade Learning Environment – ALE) : Collection de jeux Atari utilisée pour tester l’efficacité des modèles en apprentissage par renforcement. Exemple : un modèle doit apprendre à jouer à Pac-Man sans instructions préalables.
• Minecraft MineRL : Teste la capacité d’apprentissage et d’adaptation dans un environnement complexe comme Minecraft.

Évaluation de la robustesse et des biais des IA

L’évaluation d’une IA ne se limite pas à ses performances brutes, mais inclut aussi sa robustesse et son éthique. Ces tests sont principalement utilisés par les institutions académiques et les organisations de régulation pour garantir des IA équitables et sécurisées.

• Bias Benchmark for QA (BBQ) : Mesure les biais implicites des modèles dans la compréhension du langage. Exemple : repérer si un modèle donne des réponses biaisées selon le genre ou l’origine ethnique.
• Trojan Detection Benchmark : Détecte les vulnérabilités cachées dans une IA, comme des portes dérobées permettant des comportements malveillants. Exemple : un modèle qui répondrait différemment à certaines instructions spécifiques cachées.
• Les benchmarks comme StereoSet et Adversarial NLI sont également utilisés pour évaluer la robustesse et les biais des modèles

Impact des benchmarks sur les décisions pratiques

Les résultats de ces benchmarks influencent plusieurs décisions importantes :

• Conception des modèles : Les entreprises et chercheurs s’appuient sur ces tests pour affiner leurs modèles et corriger leurs faiblesses.
• Déploiement commercial : Un modèle bien classé sur un benchmark peut être plus facilement adopté par les entreprises et les gouvernements.
• Réglementation et éthique : Les régulateurs surveillent les scores des modèles pour détecter d’éventuels biais et garantir un usage responsable de l’IA.

Quels sont les sites de référence qui publient régulièrement des tests d’IA ?

Plusieurs plateformes de référence publient régulièrement des benchmarks pour évaluer les performances des systèmes d’intelligence artificielle (IA) :

• MLPerf : Développé par le consortium MLCommons, MLPerf propose des benchmarks pour mesurer les performances des modèles d’IA dans divers domaines, notamment la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel.
• Hugging Face Open Leaderboard : Cette plateforme permet aux chercheurs et développeurs de comparer les performances de différents modèles d’apprentissage automatique, en se concentrant particulièrement sur le traitement du langage naturel. Les utilisateurs peuvent soumettre leurs modèles et les évaluer par rapport à des benchmarks établis.
• Papers with Code : Publie des comparaisons détaillées de modèles d’IA avec leurs performances. Propose des classements actualisés des meilleurs modèles par domaine. Inclut des analyses pratiques et des implémentations concrètes
• AI-Benchmark : Reconnu dans le domaine de l’IA, AI-Benchmark évalue les performances des smartphones Android en matière d’IA, en se concentrant sur des tâches telles que la caméra et l’auto-complétion de texte.

Ces plateformes sont largement utilisées dans la recherche académique et le développement industriel pour évaluer et comparer les performances des modèles d’IA. Les résultats obtenus influencent les décisions concernant la conception des modèles, leur déploiement commercial et les considérations éthiques et réglementaires.

Conclusion

Des benchmarks plus récents comme HumanEval pour la génération de code et MGSM pour les mathématiques multilingues montrent que le domaine évolue rapidement avec de nouveaux défis.

Les tests de référence sont essentiels pour mesurer les performances et la fiabilité des IA. Chaque type de modèle est évalué selon des critères précis, qu’il s’agisse de reconnaissance visuelle, de génération de texte ou d’apprentissage par renforcement.

À mesure que l’intelligence artificielle évolue, de nouveaux benchmarks voient le jour pour tester les capacités de ces technologies en perpétuelle amélioration. En fonction de leur utilisation dans la recherche, l’industrie ou la régulation, ces tests ont un impact direct sur les avancées et les choix technologiques.

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