Meta prévoit d'enregistrer les frappes au clavier et les déplacements de souris des employés pour entraîner ses IA
Meta se tourne vers l'interne pour des données d'entraînement pour ses IA
Meta prévoit de collecter un nouveau type de données d'entraînement pour ses modèles d'IA : des informations provenant des propres employés de l'entreprise, telles que les déplacements de souris et les frappes au clavier. La société souhaite utiliser ces saisies pour aider à construire des systèmes d'IA plus performants et plus efficaces, d'après un reportage publié initialement par Reuters.
Cette initiative souligne à quel point les entreprises tech recherchent activement de nouvelles sources de données d'entraînement, qui restent le carburant des systèmes d'IA modernes. Dans le cas de Meta, la société affirme vouloir de vrais exemples de la manière dont les gens utilisent les ordinateurs lorsqu'elle développe des agents conçus pour aider à accomplir des tâches du quotidien.
Interrogé sur le projet, un porte-parole de Meta a déclaré à TechCrunch que l'entreprise lance un outil interne qui capturera les saisies sur certaines applications, y compris les mouvements de souris, les clics sur des boutons et la navigation dans les menus déroulants. Le porte-parole a indiqué que des garde-fous sont en place pour protéger le contenu sensible et que les données ne seront pas utilisées à d'autres fins.
Même avec ces assurances, le projet soulève d'évidentes inquiétudes en matière de vie privée. Enregistrer la manière dont les employés interagissent avec leurs ordinateurs peut révéler bien plus que de simples schémas de flux de travail, surtout lorsque les données proviennent d'outils utilisés tout au long de la journée de travail. Cette proposition s'ajoute à un débat croissant sur la portée des pratiques de collecte de données comportementales au nom du développement de l'IA.
Le reportage s'inscrit également dans un modèle plus large observé dans l'industrie. La semaine dernière, des informations ont indiqué que d'anciennes startups sont exploitées pour extraire des communications d'entreprise, telles que des archives Slack et des tickets Jira, ces matériaux étant ensuite convertis en données d'entraînement pour l'IA. L'approche de Meta pousse cette même impulsion un cran plus loin en transformant l'activité routinière des employés en jeu de données d'entraînement.
Pour Meta, le pari est que l'observation de la manière dont les gens utilisent réellement les ordinateurs aidera ses modèles à mieux comprendre l'accomplissement de tâches dans des contextes réels. Pour les détracteurs, la question est de savoir si la course à une IA plus performante pousse les entreprises à normaliser des pratiques de surveillance qui auraient autrefois semblé inacceptables.
Sources :
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