Les secrets de l'IA : pourquoi l'explicabilité est cruciale !

Les secrets de l'IA : pourquoi l'explicabilité est cruciale !

Le 4 avril 2025, l’importance de l’intelligence artificielle (IA) explicable sera à nouveau soulignée dans les milieux scientifiques. Les algorithmes informatiques capables d’apprendre ont fait des progrès significatifs ces dernières années, mais se heurtent à un problème central : leur manque de transparence. Cela affecte particulièrement les processus de prise de décision, qui sont souvent perçus comme une « boîte noire ». Par exemple, lorsqu’il s’agit de reconnaissance de véhicules à l’aide de l’IA, il est souvent difficile de savoir quelles caractéristiques les algorithmes utilisent dans leurs décisions. Le professeur Jürgen Bajorath, qui dirige le domaine de l'IA dans les sciences de la vie à l'Institut Lamarr et le programme d'informatique des sciences de la vie à l'Université de Bonn, souligne qu'il ne faut pas faire aveuglément confiance à ces modèles.

La recherche sur l’explicabilité de l’IA est essentielle pour comprendre quand les algorithmes sont fiables dans leur prise de décision. L'explicabilité décrit la capacité d'un système d'IA à expliquer de manière transparente quels critères sont cruciaux pour ses résultats. En chimie et en découverte de médicaments, ces exigences sont particulièrement difficiles car les modèles de langage chimique suggèrent souvent de nouvelles molécules sans expliquer pourquoi ces suggestions sont faites.

Le concept d’IA explicable

L’initiative Explainable AI (XAI) vise à démêler les processus décisionnels souvent complexes des algorithmes d’IA. Les rejets de demandes de prêt par un système d’IA suscitent souvent frustration et méfiance car la raison de la décision reste floue. XAI peut aider à surmonter ces défis. Les aspects importants sont la transparence et la confiance, en particulier dans des domaines critiques tels que les soins de santé, les banques et la conduite autonome, où les décisions peuvent avoir de graves conséquences sur les personnes.

Les méthodes XAI incluent l'identification de caractéristiques influentes pour les prédictions ainsi que de modèles locaux qui expliquent des prédictions spécifiques (telles que LIME). Ces méthodes sont importantes pour détecter et minimiser les biais potentiels dans les modèles d’IA. Les applications actuelles de XAI vont des explications de diagnostics médicaux aux décisions transparentes dans les processus de fabrication.

Les défis de l’explicabilité

Même si des progrès ont été réalisés, un certain nombre de défis restent à surmonter. Il existe un conflit d’objectifs entre la complexité souhaitée du modèle, qui conduit souvent à une « boîte noire », et l’explicabilité des décisions. Les grands modèles de langage (LLM) sont également concernés ici, car leurs structures complexes peuvent rendre impossible une explication simple. En outre, des ressources de développement pour des outils XAI conviviaux doivent être allouées pour promouvoir une adoption plus large.

Bajorath prévient que les caractéristiques que l’IA juge pertinentes n’ont pas nécessairement une influence causale sur les résultats souhaités. Pour valider les structures moléculaires proposées, des expériences chimiques sont essentielles pour comprendre si les caractéristiques sont réellement pertinentes. Des contrôles de plausibilité sont donc indispensables.

En résumé, l’explicabilité et la transparence des systèmes d’IA ne sont pas seulement une exigence technique, mais une nécessité pour une utilisation responsable et éthique dans la société. Comme le classementtracker.com des notes, des explications claires favorisent la confiance et sont essentielles au respect des normes juridiques.

L’utilisation d’algorithmes adaptatifs pourrait donc faire progresser considérablement la recherche en sciences naturelles. Néanmoins, cela nécessite une compréhension approfondie de leurs forces et de leurs faiblesses pour garantir que les développements soient à la fois éthiques et efficaces. Fraunhofer décrit comment des méthodes d'explicabilité pertinentes peuvent contribuer non seulement à améliorer les technologies, mais également à assurer le transfert de responsabilité dans les processus décisionnels.

Compte tenu de la diversité des domaines d’application, le débat sur l’explicabilité des décisions en matière d’IA reste un sujet central dans la communauté scientifique.