Réduire les hallucinations de l’IA grâce à des procédures d’extraction et de validation des données
Il ne s’agit pas de spéculation. Si votre système d’intelligence artificielle a des hallucinations et produit des informations qui semblent correctes mais qui ne le sont pas, vous avez un problème. Un gros problème. Il ne s’agit pas seulement de réponses incorrectes, mais aussi d’un problème de confiance. Lorsque l’IA fabrique des réponses, elle introduit un risque, en particulier lorsque les décisions reposent sur ces résultats. Un exemple récent du CSO met en évidence un type d’attaque de la chaîne d’approvisionnement appelé « Slopsquatting ». Dans ce cas, les acteurs de la menace exploitent des progiciels hallucinés générés par de grands modèles de langage (LLM). Le modèle recommande un progiciel qui n’existe pas, jusqu’à ce qu’une personne malveillante le crée, l’infecte et attende qu’il soit déployé. Il s’agit d’une vulnérabilité créée par une mauvaise mise à jour des informations.
Ce problème s’aggrave avec l’utilisation. La plupart des grandes entreprises déploient des outils d’IA dans l’assistance à la clientèle, les systèmes de connaissances internes et même les plateformes de développement. À mesure que l’IA s’intègre à notre mode de travail, les hallucinations créent des risques juridiques, sécuritaires et opérationnels. Les mesures d’atténuation doivent donc être systématiques et non réactives. La génération assistée par récupération (RAG) est un grand pas en avant. La RAG associe votre modèle à un système d’extraction spécialisé qui recherche des référentiels de données en temps réel afin de fournir une base constante. Cela signifie qu’au lieu de deviner, le modèle tire des connaissances vérifiées, ce qui permet d’introduire de la précision dans les résultats génératifs.
En outre, la recherche vectorielle joue un rôle crucial pour trouver les bonnes tranches d’information dans d’énormes ensembles de données. Lorsque vous améliorez la précision de la recherche grâce à une indexation vectorielle plus précise, les taux d’hallucination diminuent. Enfin, on ne saurait trop insister sur la valeur des messages-guides bien structurés. Une meilleure ingénierie des messages-guides augmente la pertinence du contenu généré par l’IA. Tout ce qui reste doit faire l’objet d’un examen humain ou d’une vérification des faits. Les leaders dans ce domaine savent déjà qu’il est irresponsable de déployer l’IA sans surveillance humaine, et qu’elle ne fonctionne à grande échelle que lorsque l’exactitude est aussi importante que la performance.
Pour les décideurs, il s’agit d’un moment de maturité. Voulez-vous une IA qui imite l’intelligence ou une IA qui favorise une prise de décision fiable au sein des équipes ? L’hallucination n’est pas seulement un défaut de calcul, c’est un risque pour l’entreprise. Allez vite, mais faites bien les choses. Construisez vos systèmes sur des flux de données fondés et validés et structurez-les pour qu’ils s’améliorent au fil du temps. C’est ainsi que l’IA intelligente reste utile.
L’automatisation des renouvellements de certificats de sites web est essentielle
La sécurité doit évoluer rapidement. Et dans ce cas, c’est ce qui vient de se produire. Le CA/Browser Forum, le groupe des principaux acteurs responsables de l’application des normes relatives aux certificats web publics, a récemment voté en faveur d’un raccourcissement de la durée de validité des certificats certificats SSL/TLS SSL/TLS de 398 jours à 47 jours seulement. Il s’agit d’une mesure intelligente pour renforcer la sécurité des sites web. Mais pour les entreprises, elle ajoute un poids opérationnel supplémentaire. Au lieu de mettre à jour les certificats une fois par an, il faut désormais le faire tous les mois et demi environ. Ce n’est pas tenable à la main.
Soyons francs, la surveillance manuelle de la rotation des certificats dans ces délais est une source d « échec. Les problèmes d’expiration peuvent bloquer l’accès des utilisateurs, rompre la sécurité de la couche applicative et mettre les services hors ligne. Le fardeau retombe directement sur votre équipe d’exploitation informatique. C’est là que l’automatisation doit intervenir. Avec la bonne configuration d’automatisation, la gestion du cycle de vie des certificats devient prévisible et à l’abri des erreurs. Les certificats sont renouvelés avant d’expirer. Les charges de travail restent sécurisées. Pas de pannes, pas d’exercices d » évacuation.
Il ne s’agit pas d’une question de commodité, mais de survie dans un paysage numérique distribué. Les systèmes d’entreprise s’étendent. Les propriétés Web se comptent par milliers. Et les attaquants sont agressifs. L’automatisation de vos processus de certification garantit que la sécurité n’est pas compromise simplement parce qu’une notification de calendrier a été oubliée. En outre, les systèmes peuvent s’intégrer aux politiques de sécurité internes, se renouveler automatiquement par l’intermédiaire d’autorités de certification (AC) de confiance, consigner les actions à des fins d’audit et n’envoyer des alertes qu’en cas d’exception.
Pour les responsables informatiques et les responsables de la sécurité, le passage à des certificats de 47 jours constitue un point d’inflexion. Il oblige les entreprises à examiner la manière dont leur infrastructure de confiance numérique est gérée. La bonne décision consiste à adopter des outils modernes qui se renouvellent automatiquement, s’adaptent proprement et réduisent la dépendance humaine. Cela libère les ingénieurs pour des tâches plus importantes et supprime un point de défaillance constant.
Le rapport de Computerworld sur le changement de politique dans les 47 jours souligne l’ampleur du changement. Les entreprises qui n’ont pas de plan automatisé choisissent la complexité plutôt que la fiabilité. Ce n’est pas une solution évolutive. Automatisez dès maintenant. Vous serez récompensés en termes de temps de fonctionnement, d’efficacité et de sécurité.
Les frameworks open-source transforment le développement de logiciels
Les modèles de langage deviennent de plus en plus intelligents, mais la façon dont les développeurs interagissent avec eux était trop étroite, jusqu « à présent. DSPy, comme le rapporte InfoWorld, introduit un nouveau modèle de construction d’applications intégrées au LLM. Il éloigne le développement de l » élaboration de messages-guides et l’oriente vers une programmation structurée. C’est important. L’ingénierie des invites permet d’obtenir des résultats, mais elle n’est pas facilement extensible ou optimisable. L’abstraction de haut niveau, en revanche, donne aux équipes le contrôle, la modularité et la cohérence.
DSPy offre un cadre dans lequel les LLM peuvent être formés et ajustés plus précisément dans les pipelines logiques. Cela signifie que les fonctions et les comportements peuvent être construits, mesurés et réutilisés dans tous les projets, sans qu’il soit nécessaire de remanier chaque entrée. Les développeurs peuvent se concentrer sur les fonctionnalités et les performances au lieu de deviner comment le modèle réagira à une demande formulée différemment. Cela se traduit par des cycles de livraison plus rapides et des charges de maintenance réduites.
Pour les équipes d’entreprise qui tentent d’intégrer l’IA dans les systèmes existants ou les nouveaux produits numériques, ce n’est pas seulement utile, c’est nécessaire. Les LLM intégrés dans les flux de travail des produits ont besoin de mises à jour, de protections et de limites de performance. Vous n’obtenez pas cela avec des invites statiques. Vous obtenez cela à partir d’une interface programmable où les entrées, les sorties et la logique sont modulaires et observables. DSPy permet d’obtenir cette structure.
L’avantage stratégique est considérable. Si votre équipe de développement s’appuie encore sur des ajustements rapides pour le comportement LLM, vous perdez du temps et introduisez des incohérences. Un cadre comme DSPy standardise la façon dont les modèles sont réglés et déployés, et rend l’ensemble du processus plus reproductible et plus fiable. Cette clarté est cruciale lorsque les LLM commencent à prendre en charge la prise de décision, la génération de contenu et l’interaction avec l’utilisateur à grande échelle.
Le rapport d’InfoWorld indique clairement que les développeurs réagissent positivement car ce changement correspond à la façon dont les logiciels modernes sont construits : testables, configurables et abstraits. Pour les dirigeants qui évaluent où déployer les budgets d’IA, investir dans des outils qui apportent structure et prévisibilité aux LLM n’est pas optionnel. Il s’agit de la prochaine évolution des logiciels basés sur l’IA. Prenez de l’avance.
Principaux faits marquants
- Réduire les hallucinations de l’IA grâce à la RAG et à la surveillance humaine : Les entreprises qui déploient l’IA devraient utiliser la génération améliorée par récupération (RAG) et des sources de données vérifiées pour réduire au minimum les résultats fabriqués. Pour garantir la confiance et la cohérence, les dirigeants doivent également intégrer l’examen humain et améliorer la précision rapide dans tous les systèmes pilotés par l’IA.
- Automatisez le renouvellement des certificats pour répondre aux nouvelles normes de sécurité : La durée de vie des certificats SSL/TLS étant désormais réduite à 47 jours, les renouvellements manuels ne sont plus viables. Les responsables de l’informatique et de la sécurité doivent mettre en œuvre l’automatisation pour éviter les interruptions de service et renforcer la conformité.
- Adoptez des cadres structurés comme DSPy pour un développement LLM évolutif : Le remplacement des interactions d’IA basées sur des invites par des interfaces structurées et programmables comme DSPy améliore les performances, la maintenabilité et la vitesse de développement. Les dirigeants devraient investir dans ce changement pour créer des applications d’IA plus fiables et plus évolutives.
