Une sélection personnelle d'articles de recherche, expliqués pour tout le monde — du dirigeant pressé au curieux qui veut creuser.
Le sujet
Un système d'IA fait ce pour quoi il a été entraîné — pas forcément ce que vous vouliez vraiment. L'alignement, c'est l'ensemble des travaux qui cherchent à réduire cet écart : faire en sorte qu'une IA poursuive bien nos intentions, reste fiable quand le contexte change, et ne nous induise pas en erreur — même sans le « vouloir ».
À qui obéit réellement cette IA, et avec quels effets ? Quand des assistants conseillent et influencent des centaines de millions de personnes, c'est une question de confiance et de sécurité.
Un modèle jugé « fiable » en test peut se comporter autrement en production, sous pression ou face à un cas limite. Comprendre ces mécanismes, c'est savoir où mettre des garde-fous.
Chaque fiche part d'un vrai article de recherche que j'ai lu et sélectionné. Je le remets en français clair, avec deux niveaux de lecture et mon regard. Le lien vers le papier original est toujours en bas.
Au-delà de la complaisance : quand l'IA cède ou résiste
Ce papier montre que la tendance des IA à « dire oui » n'est pas un simple défaut, mais un mécanisme structuré qu'on peut mesurer.
La vulnérabilité Chronos : quand la mémoire des IA autonomes devient une faille
Ce papier montre que les agents IA dotés de mémoire peuvent être empoisonnés durablement, longtemps avant que le sabotage ne se déclenche.
Donner une conscience à l'IA pour qu'elle se corrige seule
Une méthode où le modèle vérifie lui-même l'éthique de ses réponses et s'aligne pendant son entraînement.
De l'agent conversationnel au collègue numérique autonome
Quand l'IA passe de « répondre » à « travailler de manière persistante », l'alignement devient une question d'actes, pas seulement de mots.
Un système immunitaire embarqué pour protéger les agents IA
Ce papier propose de défendre les agents IA de l'intérieur, plutôt que par des murs externes, en s'inspirant du corps humain.
