L'importance de comprendre l'IA
Phil Donelson Phil Donelson
18 février 6 min

L'importance de comprendre l'IA

Alors que l’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus présente dans nos vies, nous sommes de plus en plus dépendants de ses décisions. La compréhension de l’IA et de son raisonnement est nécessaire pour déterminer à quel point nous pouvons faire confiance à une technologie aussi puissante. Mais, à mesure que l’IA se perfectionne, la complexité et l’abstraction qui sous-tendent ses décisions nous éloignent davantage de cette compréhension. C’est pourquoi de nombreuses instances dirigeantes, comme l’UE et le gouvernement britannique, encouragent une plus grande explicabilité de l’IA.

Ce blogue examinera pourquoi il est si crucial de comprendre l’IA de même que le concept de « boîte noire de l’IA » et l’importance de l’explicabilité de l’IA.

La boîte noire de l’IA

Le rôle de l’IA est défini par sa capacité à reconnaître des modèles dans d’énormes ensembles de données et à résoudre des problèmes plus rapidement et avec plus de précision que les humains.

Les conclusions que l’IA tire de ces modèles sont souvent trop complexes pour que nous puissions les comprendre. C’est ce qu’on appelle la « boîte noire de l’IA ». Plus les problèmes que l’IA peut résoudre sont complexes, plus il nous est difficile de comprendre comment elle les a résolus. En d’autres mots, plus l’IA règle des problèmes complexes et intéressants avec précision, plus elle devient difficile à expliquer.

Des réseaux inspirés des mystères du cerveau

Les réseaux neuronaux sont déterminants pour assurer le succès de technologies comme l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. C’est, en quelque sorte, ce qui permet à l’IA d’apprendre. Il suffit de fournir des données comme matériel d’apprentissage et, s’inspirant du fonctionnement du cerveau, les réseaux neuronaux traitent l’information en la faisant passer à travers différentes couches. Des règles mathématiques sont utilisées pour noter chaque entrée à chaque couche. Lorsque l’information passe par plusieurs couches, un ensemble structuré de relations est créé, jusqu’à ce qu’il produise une sortie ou une prédiction.

Les relations entre les couches sont difficiles à déchiffrer : c’est justement cela qu’on appelle la « boîte noire ». Elle représente la complexité ou le manque de clarté de ce processus multicouche d’apprentissage à la sortie.

L’explicabilité de l’IA

Le concept d’explicabilité de l’IA est la façon de rendre l’IA plus transparente, d’ouvrir la boîte noire afin de comprendre comment un résultat a été atteint.

L’importance de bâtir la confiance des utilisateurs

Les personnes axées sur les résultats se demanderont sans doute : « Pourquoi est-il si important de savoir comment l’IA est parvenue à une décision ? C’est le résultat qui compte après tout. » Voici quelques exemples qui illustrent l’importance de l’explicabilité de l’IA.

Diagnostiquer les décisions

Les modèles d’IA sont de plus en plus utilisés en santé où ils établissent des diagnostics avec une précision incroyable à un stade plus précoce qu’auparavant. Le potentiel de cette technologie pour transformer la vie des gens est immense. Mais que se passe-t-il lorsqu’il est impossible d’expliquer pourquoi un diagnostic a été posé ?

Cela peut sembler anodin quand il s’agit de sauver des vies et que des vies sont sauvées. Mais que faire lorsque l’IA se trompe et que le diagnostic est erroné ? Dans de tels scénarios, quelles sont les implications sur les plans juridique, médical et des assurances ? Comment expliquer cette erreur aux instances dirigeantes, aux professionnels de la santé et, surtout, aux patients ?

Les voitures autonomes fournissent un autre bon exemple de ce problème. Si un accident se produit et que le constructeur automobile ne peut pas expliquer pourquoi son véhicule a pris la décision à l’origine de l’accident, comment procédera-t-on pour indemniser les victimes ?

Préserver la confiance envers l’IA

De telles situations peuvent amener les gens à se méfier de l’IA. Il est essentiel de comprendre les décisions prises afin de bâtir la confiance des utilisateurs. Vous devez être en mesure de comprendre pourquoi l’IA a fait une prédiction si vous voulez vous prémunir contre les risques présentés ci-dessus et éviter que vos modèles d’IA n’introduisent des biais ou ne génèrent des résultats indésirables.

Des solutions centrées sur l’humain

La confiance et la transparence sont essentielles si nous voulons profiter des possibilités de l’IA et créer un monde où cette technologie est une force motrice qui améliore les vies humaines. C’est pourquoi Element AI a développé une solution au problème de la boîte noire de l’IA.

L’IA expliquée

Notre interface d’explicabilité est conçue pour éliminer toute référence à une « boîte noire » en fournissant des explications claires et adaptées aux utilisateurs selon leur degré de connaissances techniques ou d’affaires.

Notre solution fournit des interfaces et des représentations compréhensibles qui facilitent l’interprétation des résultats de l’IA par les utilisateurs. L’analyse du caractère équitable examine, repère et corrige les modèles inexacts ou non équitables qui ont pris un biais en apprenant à partir d’ensembles de données mal construits. Ces corrections aident à prévenir l’apparition de biais indésirables et à renforcer la confiance des utilisateurs.

Le succès de l’explicabilité de l’IA repose sur des solutions centrées autant que possible sur l’humain. En effet, ce n’est que lorsque les solutions d’IA peuvent être facilement utilisées et comprises par les utilisateurs qu’elles peuvent commencer à résoudre des problèmes d’affaires et à transformer des vies.