Confiance dans l’IA : C’est ainsi que l’intelligence artificielle devient compréhensible et sûre !

Confiance dans l’IA : C’est ainsi que l’intelligence artificielle devient compréhensible et sûre !

L’intelligence artificielle (IA) a désormais trouvé sa place dans de nombreux domaines de la vie, que ce soit sous la forme d’assistants linguistiques ou de systèmes décisionnels. Cependant, malgré leur utilisation répandue, les processus décisionnels de ces systèmes sont souvent difficiles à comprendre. Le Centre de recherche collaboratif/Transregio (TRR) 318 « Construire l'explicabilité » des universités de Paderborn et de Bielefeld se consacre à des questions de recherche intensives afin de rendre les processus d'explication plus compréhensibles pour les utilisateurs. En particulier, le groupe de synthèse « Comprendre » du TRR 318 pose la question centrale de savoir de quelles informations les utilisateurs ont besoin pour mieux comprendre les décisions de l’IA ( uni-paderborn.de ).

Le professeur Heike M. Buhl de l'Université de Paderborn souligne que le but de ces explications est de donner une compréhension claire aux gens. Cela inclut la distinction entre la connaissance conceptuelle, qui fait référence à la simple connaissance de l'information, et l'action, qui est la connaissance de la manière d'appliquer cette connaissance dans la pratique. La recherche examine également la dynamique de la compréhension superficielle et profonde, qui dépend fortement des connaissances et de l'intérêt préalables des utilisateurs ( uni-paderborn.de ).

Le besoin d’explicabilité

Le concept d’intelligence artificielle explicable (XAI) prend de plus en plus d’importance. XAI comprend des procédures et des méthodes qui permettent aux utilisateurs de comprendre les résultats des algorithmes d'apprentissage automatique et d'accroître leur confiance dans ces systèmes. Dans de nombreux cas, les modèles d’IA sont considérés comme des « boîtes noires » dont les processus de prise de décision sont souvent opaques, même pour les développeurs. Il est donc crucial que les entreprises comprennent et surveillent en permanence les processus décisionnels de leurs systèmes d’IA afin d’éviter les biais et les écarts de performances. XAI promeut également la caractérisation de l'exactitude, de l'équité et de la transparence, ce qui est essentiel pour une mise en œuvre responsable ( ibm.com ).

Les avantages de l’explicabilité sont nombreux. Cela implique de garantir la fonctionnalité du système, le respect des exigences légales et la possibilité de faire appel des décisions. Les techniques importantes de l’IA explicable incluent la traçabilité des décisions et l’amélioration de la précision des prédictions. Des méthodes telles que Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) et DeepLIFT sont utilisées pour analyser les activations neuronales et contribuent ainsi à une meilleure compréhension des décisions de l'IA ( ibm.com ).

Faites confiance aux systèmes d’IA

Un aspect tout aussi central du débat sur l’IA est la confiance dans ces technologies. Le Centre allemand de recherche sur l'intelligence artificielle (DFKI) travaille actuellement sur des méthodes de test et de certification des systèmes intelligents. L’objectif est de concilier excellence technologique et responsabilité sociale. Ceci est particulièrement important dans les domaines critiques en matière de sécurité, tels que les soins de santé ou la finance, où la transparence est la pierre angulaire de la confiance ( dfki.de ).

Le DFKI développe des critères de test et des procédures de certification qui visent à garantir des modèles d'IA fiables. Des initiatives telles que MISSION AI, qui favorise le renforcement de systèmes fiables grâce à des normes d'audit efficaces, complètent ces efforts. De plus, CERTAIN promeut des normes pour la validation et la certification des systèmes d’IA en Europe. Ces développements sont nécessaires pour permettre aux entreprises et aux institutions de mettre en œuvre des technologies fiables et, à terme, accroître l'acceptation de l'IA ( dfki.de ).

Dans l’ensemble, il est clair que le processus de développement continu d’une IA digne de confiance nécessite à la fois l’excellence scientifique et la responsabilité sociale. L’Europe a la possibilité de devenir un leader mondial grâce à une approche du développement de l’IA centrée sur l’humain. Une participation active à la conception de ces technologies est nécessaire pour relever les défis du futur et gagner la confiance des utilisateurs.