Ancrage (grounding)

L'ancrage, ou grounding, désigne le moment où un système d'IA appuie sa réponse générée sur une source précise récupérée, une page web en direct, un document, un enregistrement de base de données, plutôt que de s'appuyer uniquement sur les schémas appris pendant l'entraînement. C'est ce qui distingue une réponse citée d'une réponse non étayée.

Pourquoi c'est important

Un modèle mal ancré sur des sources réelles et actuelles a plus de chances de retomber sur des données d'entraînement obsolètes ou de deviner, ce qui mène directement à l'hallucination. Pour une marque, l'objectif pratique est simple : faire partie de ce sur quoi le modèle ancre réellement sa réponse, pas seulement de ce dont il pourrait vaguement se souvenir.

Termes associés

• Retrieval-Augmented Generation (RAG)

  Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est l'architecture derrière la majorité de la recherche IA : le système récupère un ensemble de documents ou passages pertinents au moment de la requête, puis génère sa réponse en s'appuyant sur ce contenu récupéré, plutôt que sur ce qu'il a appris uniquement pendant son entraînement.

• Hallucination

  Une hallucination est le moment où un système d'IA génère une affirmation plausible mais factuellement infondée, une statistique erronée, une citation mal attribuée, un détail inventé, qui n'est en réalité étayée par aucune des sources qu'il a récupérées en construisant sa réponse.