Reinforcement Learning from Human Feedback

Cette technique combine l'apprentissage automatique et l'interaction humaine pour améliorer les performances d'un modèle. D'abord, le modèle génère des réponses à des questions ou des tâches. Ensuite, des humains évaluent ces réponses, par exemple en indiquant celles qui sont les plus pertinentes, les plus claires ou les plus utiles. Ces retours servent à ajuster le modèle, afin qu'il produise des résultats plus alignés avec les attentes humaines, comme la précision, la sécurité ou la qualité rédactionnelle.

L'avantage est de corriger les biais ou les erreurs que le modèle pourrait reproduire, tout en le rendant plus adapté à des usages concrets. Par exemple, un assistant conversationnel peut apprendre à éviter les réponses trop techniques ou inappropriées grâce à ces corrections.

Cette approche est particulièrement utile pour les modèles de langage, où la subjectivité et le contexte jouent un rôle important. Elle permet de créer des outils plus fiables et plus adaptés aux besoins réels des utilisateurs.