Large Language Models Hallucination: A Comprehensive Survey
Survey exhaustive sur les hallucinations des LLMs : taxonomie des types d'hallucinations, analyse des causes (collecte de données, architecture, inférence), détection, stratégies de mitigation, benchmarks et métriques d'évaluation. Fournit une …
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AI Alignment Cannot Be Top-Down — Audrey Tang
Tribune d'Audrey Tang (ministre numérique de Taïwan, lauréate Right Livelihood 2025) sur l'alignement de l'IA. Critique de l'approche centralisée actuelle dominée par quelques acteurs privés qui définissent unilatéralement ce qu'est …
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The Hidden AI Frontier
Pourquoi les modèles internes (non publiés) constituent un avantage stratégique ET un risque systémique. Deux menaces convergentes : vol des modèles et non‑fiabilité/sabotage. Effet accélérant de l'« AI qui construit …
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The AI Risk Repository (MIT)
Ce document, élaboré par le MIT, présente l'« AI Risk Repository », une base de données et une taxonomie des risques liés à l'intelligence artificielle (IA). Fruit d'une méta-analyse systématique …
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On the Opportunities and Risks of Foundation Models (Stanford)
Article de référence sur les opportunités et risques des modèles de fondation
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Why Language Models Hallucinate
Article de recherche d'OpenAI (septembre 2025) qui analyse les causes fondamentales des hallucinations dans les modèles de langage. Les auteurs expliquent que les hallucinations ne sont pas des dysfonctionnements aléatoires …
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Algorithmes : la bombe à retardement (O'Neil)
Ouvrage de Cathy O'Neil sur les risques individuels des algorithmes
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OECD AI Incidents Monitor (AIM)
Portail de référencement des risques en 'temps réel' à travers le monde.
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L'IA, une technologie normale (Knight Columbia)
Article généraliste et mise en perspective sur l'IA comme technologie normale
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An Overview of Catastrophic AI Risks
Vue d'ensemble des risques catastrophiques liés à l'IA
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