Comment les utilisateurs contribuent sans le savoir à l’amélioration des IA : l’ombre derrière les modèles payants

février 11, 2025
Francis L. Lontéo
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Lorsque nous interagissons avec des intelligences artificielles comme ChatGPT, Gemini ou d’autres modèles, nous avons l’impression d’utiliser un outil magique, presque autonome. Mais derrière cette magie se cache une réalité moins glamour : les utilisateurs comme toi et moi jouons un rôle essentiel dans l’amélioration de ces IA. Chaque prompt, chaque feedback, chaque clic sur « valider » ou « invalider » contribue à affiner les modèles. Pourtant, cette contribution est rarement mise en lumière. Pourquoi les éditeurs d’IA ne communiquent-ils pas davantage sur ce sujet ? Et comment cela impacte-t-il notre relation avec ces technologies ?

1. Les feedbacks utilisateurs : une mine d’or pour les IA

Exemple concret : ChatGPT et les boutons de feedback

OpenAI, l’entreprise derrière ChatGPT, a intégré des boutons « like » (j’aime) et « dislike » (je n’aime pas) sous chaque réponse générée par l’IA. Ces boutons ne sont pas là uniquement pour améliorer l’expérience utilisateur. Ils servent aussi à collecter des données précieuses pour entraîner le modèle. Si une réponse est souvent « dislikée », elle sera signalée comme problématique et utilisée pour ajuster le modèle.

Citation d’OpenAI :

Dans un billet de blog officiel, OpenAI explique :
« Les feedbacks des utilisateurs nous aident à identifier les erreurs et à améliorer la précision de ChatGPT. Chaque interaction est une opportunité d’apprentissage pour le modèle. »
(Source : [OpenAI Blog](https://openai.com/blog/chatgpt))

Pourquoi est-ce important ?

Ces feedbacks permettent aux IA d’apprendre de leurs erreurs et de s’adapter aux attentes des utilisateurs. Mais cela signifie aussi que les utilisateurs travaillent gratuitement pour améliorer un produit qu’ils paient souvent pour utiliser.

2. Les prompts : des données précieuses pour l’entraînement des modèles

Exemple concret : Google et les recherches utilisateurs
Google utilise depuis des années les recherches de ses utilisateurs pour améliorer ses algorithmes. De la même manière, les prompts (les questions ou instructions données à une IA) sont une source inestimable de données. Ils permettent aux modèles d’IA de comprendre les besoins des utilisateurs et d’élargir leurs connaissances.

Un article de The Verge souligne :
« Chaque interaction avec une IA génère des données qui sont utilisées pour affiner les modèles. Les utilisateurs ne réalisent souvent pas qu’ils contribuent activement à l’amélioration de ces technologies. » (Source : [The Verge](https://www.theverge.com))

Les implications :

Les prompts des utilisateurs couvrent une grande variété de sujets, ce qui enrichit la base de connaissances de l’IA. Cependant, cela soulève des questions sur la propriété des données : qui possède réellement ces informations ? Les utilisateurs devraient-ils être compensés pour leur contribution ?

3. Un modèle économique à double bénéfice pour les éditeurs

Exemple concret : Les abonnements payants de ChatGPT Plus
OpenAI propose un abonnement payant, ChatGPT Plus, qui donne accès à des fonctionnalités premium. Les utilisateurs paient donc pour utiliser l’IA, mais ils contribuent aussi gratuitement à son amélioration via leurs interactions et feedbacks.

Selon Gary Marcus, expert en IA :
« Les entreprises d’IA profitent à la fois des revenus directs des utilisateurs et des données qu’ils génèrent. C’est un modèle économique très lucratif, mais qui pose des questions éthiques. »
(Source : [Gary Marcus on AI Ethics](https://garymarcus.com))

Les chiffres parlent :
– En 2023, OpenAI a atteint 1,6 milliard de dollars de revenus, en grande partie grâce à ChatGPT et ses abonnements payants.
(Source : [Reuters](https://www.reuters.com))
– Pourtant, une grande partie de l’amélioration du modèle provient des données générées gratuitement par les utilisateurs.

4. Le manque de transparence des éditeurs

Exemple concret : Les conditions d’utilisation opaques

Peu d’utilisateurs lisent les conditions d’utilisation des plateformes d’IA. Pourtant, celles-ci stipulent souvent que les données générées pendant les interactions peuvent être utilisées pour améliorer les modèles. Par exemple, les conditions de ChatGPT mentionnent :
« Nous pouvons utiliser les données de conversation pour améliorer nos modèles, sauf si vous choisissez de désactiver cette option. »
(Source : [OpenAI Privacy Policy] (https://openai.com/policies/privacy-policy))

Problème :

Cette option de désactivation est souvent cachée ou peu mise en avant, ce qui signifie que la plupart des utilisateurs ne savent pas que leurs données sont utilisées.

5. Vers une plus grande équité ?

Exemple concret : Les modèles open-source
Certains modèles open-source, comme ceux de Hugging Face, reposent sur des contributions communautaires et sont plus transparents sur l’utilisation des données. Cela montre qu’il est possible de développer des IA de manière plus collaborative et équitable.

Pourquoi ne pas imaginer un système où les utilisateurs sont récompensés pour leurs contributions ? Par exemple, des réductions sur les abonnements ou des avantages premium pour ceux qui fournissent des feedbacks réguliers.

Conclusion : Les utilisateurs, les invisibles architectes de l’IA

Les utilisateurs jouent un rôle crucial dans l’amélioration des IA, mais cette contribution est rarement reconnue. Les éditeurs profitent à la fois des revenus directs et des données générées gratuitement par les utilisateurs, ce qui soulève des questions éthiques et économiques. Il est temps de mettre en lumière cette réalité et de réfléchir à des modèles plus équitables, où les utilisateurs sont récompensés pour leur rôle actif dans l’évolution de ces technologies.

Et toi, que penses-tu de cette dynamique ? Devrions-nous être compensés pour nos contributions aux IA ?
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Références supplémentaires pour approfondir :
1. [OpenAI Blog](https://openai.com/blog) : Pour comprendre comment OpenAI utilise les feedbacks utilisateurs.
2. [The Verge – How AI Learns from Users](https://www.theverge.com) : Un article détaillé sur l’apprentissage des IA.
3. [Gary Marcus on AI Ethics](https://garymarcus.com) : Les réflexions d’un expert sur les enjeux éthiques de l’IA.
4. [Reuters – OpenAI Revenue](https://www.reuters.com) : Les chiffres clés sur les revenus d’OpenAI.