« Approche par l'équipe rouge automatique » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
 
Ligne 6 : Ligne 6 :
Elles visent à générer un grand nombre d'exemples où une '''[[intelligence artificielle]]''' se comporte de manière incorrecte, souvent en mettant l'accent sur des questions liées à la sécurité. Cependant, ces méthodes ont généralement du mal à générer des attaques à la fois variées et efficaces.
Elles visent à générer un grand nombre d'exemples où une '''[[intelligence artificielle]]''' se comporte de manière incorrecte, souvent en mettant l'accent sur des questions liées à la sécurité. Cependant, ces méthodes ont généralement du mal à générer des attaques à la fois variées et efficaces.


Voir aussi '''[[attaque adverse]]''', '''[[débridage]]''' et '''[[promp injection]]'''
Voir aussi '''[[attaque adverse]]''', '''[[débridage]]''' et '''[[infiltration de requête]]'''


== Français ==
== Français ==
Ligne 27 : Ligne 27 :
[https://cdn.openai.com/papers/diverse-and-effective-red-teaming.pdf  Source : Open AI paper]
[https://cdn.openai.com/papers/diverse-and-effective-red-teaming.pdf  Source : Open AI paper]


[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:publication]]

Dernière version du 25 février 2026 à 11:53

en construction

Définition

Méthodes d'approche par l'équipe rouge qui consistent à utiliser des modèles d'IA générative pour attaquer le système cible, comme un robot conversationnel d'un grand modèle de langues.

Elles visent à générer un grand nombre d'exemples où une intelligence artificielle se comporte de manière incorrecte, souvent en mettant l'accent sur des questions liées à la sécurité. Cependant, ces méthodes ont généralement du mal à générer des attaques à la fois variées et efficaces.

Voir aussi attaque adverse, débridage et infiltration de requête

Français

Approche par l'équipe rouge automatique

Anglais

Automatic red-teaming

Automated red-teaming

Automated red teaming

Red-teaming methods that involve using generative artificial intelligence models to attack the target system, such as a large language model chatbot. It aims to generate a large number of examples where an AI behaves incorrectly, often with a particular focus on safety related issues. However, these methods typically struggles to generate attacks that are both diverse and effective.

Sources

Source : arxiv

Source : Open AI

Source : Open AI paper

Contributeurs: Arianne Arel