L’intelligence artificielle générative dans l’impasse informationnelle - Archive ouverte HAL
►https://hal.science/hal-05126355
Le taux d’erreurs #factuelles énoncées par les programmes basés sur des grands modèles de langue (#large_language_models, #LLM) semble incompressible. Nous proposons une hypothèse explicative théorique à ce constat empirique : nos définitions informationnelles du sens appartiennent à un régime de vérité documentaire qui échappe à ces programmes, dont l’#intelligence #communicationnelle est purement #linguistique. Cette explication peut fonder le choix du non-usage des programmes basés sur des LLM pour répondre à un besoin d’information.
Arthur Perret. L’intelligence artificielle générative dans l’impasse informationnelle. XXIVe Congrès de la SFSIC, Jun 2025, Rennes (Université Rennes 2), France.