Vous avez connu l’IA Générative. Mais aussi impressionnante et disruptive qu’elle soit pour de nombreux secteurs, la technologie n’a pas tardé à révéler. Imprécisions, erreurs, biais, partialité, etc., plusieurs plaintes ont été enregistrées. Pourtant, dans certains domaines comme la finance, la santé, etc. La moindre décision erronée peut coûter excessivement cher. C’est dans ce contexte que l’IA explicable fait son entrée, réinventant la relation des entreprises avec leurs outils d’IA et rétablissant la transparence et la confiance. Qu’est-ce que l’IA explicable ? En quoi constitue-t-elle un enjeu de taille pour votre entreprise ? On en parle dans cet article.
L’IA explicable : l’essentiel à savoir
L’IA explicable — Explainable AI en anglais — est un ensemble de techniques développées pour démystifier les processus et mécanismes de prises de décision des systèmes d’IA.
En effet, les algorithmes composant les outils d’IA générative sont toujours restés impénétrables pour l’utilisateur lambda. Ils sont dotés d’une architecture parfois complexe et non linéaire. De plus, ils fonctionnent avec de vastes quantités de données. Malheureusement, leur processus de décision reste fondamentalement opaque.
L’IA Explicable, elle, ne fait pas que vous générer des résultats. Elle vous fournit également des explications précises et détaillées sur le raisonnement qu’il a suivi pour prendre une décision donnée ou pour arriver à un résultat spécifique.
Ainsi, si une IA explicable d’assistance au recrutement rejette le dossier d’un candidat par exemple, elle expliquera clairement tous les paramètres l’ayant conduit à recaler le candidat. C’est une évolution plutôt intéressante.
Pourquoi vous faut-il une IA explicable ?
Vous vous demandez si l’adoption d’une IA explicable pourrait avoir un impact sur votre activité ? Voici quelques avantages que vous pouvez tirer de cette technologie.
Gain de confiance et accélération de l’adoption
L’adoption des technologies émergentes requiert un certain niveau de confiance. Dans certains domaines critiques, ne pas pouvoir comprendre pourquoi une IA a pris une telle décision plutôt qu’une autre peut représenter une grande menace.
Imaginons, par exemple, une IA qui explique au médecin comment, en partant d’une imagerie médicale, elle est parvenue à diagnostiquer une pathologie et pourquoi elle propose un traitement particulier. Cette transparence permettra au médecin d’avoir des éléments concrets à fournir à son patient si celui-ci souhaite avoir des éclaircissements.
Lorsque les consultants, les conducteurs de véhicules autonomes, les assureurs arrivent ainsi à voir clair dans le processus de prise de décision des systèmes d’IA, ils ont plus tendance à les adopter et à les recommander.
Identification et correction de biais et d’erreurs dans les IA
Etant données qu’ils ont été entraînés par des données qui peuvent être biaisées ou incomplètes, les systèmes d’IA présentent parfois des biais importants. Il est vrai que dans certains secteurs (applications de divertissement, jeux vidéo, etc.), les risques liés aux systèmes d’IA sont minimes. Toutefois, la prise de décisions biaisées ou erronées peut engendrer des conséquences désastreuses dans certains cas particuliers, notamment :
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Les diagnostics médicaux ;
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La gestion de trafic aérien ;
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Le recrutement ;
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L’évaluation des performances scolaires ;
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La notation de crédit pour évaluer la solvabilité des candidats ;
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La préparation de décisions de justice ;
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La reconnaissance faciale dans le domaine judiciaire ;
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La détection de fraude financière ;
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La conduite automobile autonome ;
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Les robo-advisors ;
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Etc.
L’IA explicable résout ce problème grâce à la transparence de son modèle. En permettant de comprendre son processus de décision, elle facilite l’identification précoce des biais et des erreurs dans les modèles d’IA.
Le risque d’erreurs et de biais discriminatoires devient plus facile à maîtriser, tandis que la précision, la qualité des alertes et l’équité sont améliorées. Les développeurs pourront ajuster les modèles après avoir identifié les erreurs, grâce à des techniques appropriées, LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) ou SHAP (Local Interpretable Model-agnostic Explanations).
Suppression des risques de non-conformité réglementaire
Savez-vous que les réglementations relatives à l’intelligence artificielle exigent des entreprises qu’elles prennent des décisions explicables ? L’IA explicable semble être parfaitement adaptée à ce contexte réglementaire.
Imaginons un modèle d’IA intégré à une voiture et qui doive décider de quand freiner, quand tourner, etc. En cas de non-conformité, ce modèle d’IA peut représenter un grand danger pour l’utilisateur et pour les usagers. Ainsi, s’ils passent parfois sous silence, certains biais ou erreurs dans les modèles d’IA peuvent être traités avec rigueur.
Ils peuvent exposer l’entreprise en cause à des amendes judiciaires ou à des pénalités réglementaires. Le Règlement européen sur l’Intelligence Artificielle (IA Act) adopté le 13 mars 2024 prévoit que les pénalités et sanctions pour non-conformité des modèles d’IA peuvent aller jusqu’à :
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7% du chiffre d’affaires mondial de l’entreprise à titre de pénalité ;
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L’interdiction de commercialisation du système d’IA concerné ;
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Le retrait du système d’IA du marché.
L’entreprise en cause devra aussi payer des experts en Machine Learning, des data scientists et autres personnels hautement qualifiés et investir dans des technologies spécialisées pour corriger les erreurs et les biais identifiés dans leurs modèles d’IA.
Cela peut aussi coûter très cher pour la réputation de l’entreprise et pour sa part de marché. Celle-ci devra investir dans des campagnes de communication afin de réparer son image. En clair, adopter ce type d’IA dans votre organisation améliorera la qualité de votre gouvernance puisque vous aurez des preuves tangibles de transparence pour chaque décision.
Prêt pour l’IA explicable ?
Avec l’IA Explicable, votre organisation a tout à gagner. Son adoption vous permettra d’être pleinement au contrôle de chaque action effectuée et de chaque décision prise par vos systèmes d’IA. Si vous avez envie de faire profiter votre entreprise des avantages de l’IA Explicable, contactez Linkai pour en discuter. Linkai vous aidera à adopter l’IA de manière sécurisée et éthique.
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