L'intelligence artificielle a révolutionné divers aspects de notre vie, notamment le travail. Nous sommes de plus en plus nombreux à utiliser des technologies comme l'Intelligence Artificielle dans notre quotidien, et il nous devient presque inimaginable de travailler sans l'utilisation de l'IA. Ainsi, il est crucial de comprendre et de faire confiance aux décisions prises par cette technologie. C'est là que l'Intelligence Artificielle Explicable, ou XAI (Explainable Artificial Intelligence), entre en jeu. Cette méthodologie promet de transformer l'IA en un outil non seulement puissant, mais aussi compréhensible et fiable pour les utilisateurs. Dans cet article de blog, nous explorerons la XAI, son objectif, sa fiabilité et les domaines dans lesquels elle est utilisée.
Qu'est-ce que l'Explainable AI ?
L'intelligence artificielle explicable (XAI) est une méthodologie qui permet aux systèmes d'IA de partager explicitement leurs processus et leurs algorithmes, les rendant compréhensibles et fiables pour les utilisateurs humains.
Le fonctionnement d'un terminal de paiement qui rejette une carte de crédit et explique la raison de ce rejet est un exemple simple d'un système fonctionnant comme une « boîte noire ». Comme dans ce cas, où le terminal utilise un algorithme pour prendre des décisions, l'intelligence artificielle explicable repose également sur des algorithmes, bien que plus complexes, qui visent à offrir de la clarté sur leurs processus décisionnels. Dans le cas de l'IA, nous nous plongeons dans l'apprentissage automatique, et plus spécifiquement, dans le Deep Learning.
Quel est l'objectif de l'Explainable AI/XAI ?
L'objectif principal de la XAI est de donner des explications ou des réponses aux décisions que prend l'intelligence artificielle. Ce besoin devient de plus en plus critique dans les divers secteurs qui utilisent ces technologies. Un utilisateur doit être en mesure de comprendre le pourquoi d'une décision ; de la même manière, tout outil utilisant l'intelligence artificielle devrait être capable d'expliquer son raisonnement. Par exemple, une personne sur le point de prendre une décision financière a besoin de connaître les facteurs que l'algorithme a considérés comme critiques pour arriver à cette conclusion avant de procéder.
Quelle est la fiabilité de la XAI ?
La confiance dans l'IA peut varier entre les utilisateurs. Certains peuvent faire confiance aveuglément aux affirmations ou aux informations fournies par l'IA simplement parce qu'elles proviennent d'un ordinateur ou d'un « système intelligent », tandis que d'autres peuvent nécessiter des justifications plus solides. Cette confiance peut s'effondrer facilement lorsque des erreurs commencent à être détectées, le système présente des défaillances, etc. Et, une fois qu'un système entre dans ce cycle de méfiance, reconquérir la confiance de l'utilisateur devient un défi.
Pour faire confiance aux décisions d'une machine utilisant l'IA, il est crucial que l'utilisateur applique son propre jugement pour distinguer entre ce qui est logique et ce qui est illogique. Bien que la capacité de ces systèmes à expliquer leur raisonnement soit une avancée significative, l'utilisateur doit vérifier que cette explication est correcte.
L'importance du facteur humain
Comme nous l'avons mentionné, le facteur humain est essentiel pour obtenir des résultats optimaux en conjonction avec l'IA. Les êtres humains perçoivent et traitent l'information de manière différente, tenant compte de multiples facteurs susceptibles d'influencer la prise de décision. Cette capacité de jugement humain est cruciale pour évaluer les contextes, interpréter les nuances émotionnelles et appliquer des valeurs éthiques pour la conformité règlementaire, que les machines, à elles seules, ne peuvent pas comprendre complètement. L'utilisation de ces systèmes d'IA avec leur Intelligence de Décision peut nous offrir un avantage concurrentiel important pour booster notre entreprise.
Où et quand est utilisée l'Explainable AI ?
De plus en plus de secteurs adoptent l'intelligence artificielle explicable. Cette technologie est appliquée dans des domaines comme la médecine, où il est crucial de comprendre les décisions des algorithmes pour le diagnostic et le traitement. Elle est également utilisée dans la banque et la finance pour assurer la transparence dans les modèles de crédit, ainsi que dans le domaine juridique pour garantir des décisions justes et compréhensibles dans les systèmes de justice prédictive. L'IA explicable trouve également des applications dans des secteurs comme la fabrication et l'industrie, facilitant la prise de décisions basée sur les données. Si vous voulez savoir comment IMMERSIA applique cette technologie via sa plateforme de jumeaux numériques TOKII, vous pouvez consulter notre ‘Étude de Cas Primetals’.
Bénéfices de la XAI
Après cette longue explication des différents termes, et maintenant que nous comprenons bien les significations et implications de chacun, nous résumons ici quelques-uns des avantages de l'IA explicable.
1- Amélioration de la Confiance : Accroît la confiance de l'utilisateur dans les systèmes d'IA en fournissant des explications claires et compréhensibles sur le processus de décision.
2- Amélioration de la Prise de Décisions : Offre des informations exploitables et des explications qui facilitent la prise de décisions éclairées.
3- Respect de la Réglementation et Réduction des Biais : Facilite le respect des réglementations en rendant les décisions d'IA transparentes et justifiables. Aide également à identifier et corriger les biais en offrant de la clarté sur le processus décisionnel.
4- Amélioration de l'Expérience Utilisateur et Accessibilité : Rend les systèmes d'IA complexes plus accessibles et faciles à utiliser en présentant des explications en langage naturel et des visualisations.
5- Facilite la Résolution de Problèmes : La XAI permet de discerner les calculs et le raisonnement de l'IA, ce qui facilite la détection des erreurs ou des incohérences dans ses décisions. Cela non seulement améliore la précision du système, mais permet également aux experts de guider et d'ajuster l'IA pour l'aligner mieux avec leurs objectifs. Ainsi, on évite l'échec de projets du fait de malentendus entre l'IA et les experts.
6- Empowerment des Utilisateurs Non Techniques : Permet à des utilisateurs sans expérience technique de comprendre et d'utiliser efficacement les systèmes d'IA.
Comme nous l'avons vu, la XAI offre de nombreux avantages tout en posant certains défis. Pour que l'IA soit véritablement fiable, il est essentiel qu'elle soit transparente, responsable et éthique. À cet égard, l'intelligence artificielle explicable joue un rôle crucial en répondant à ces exigences. Le concept de XAI reflète l'engagement de développer une IA centrée sur l'humain. En décomposant le « pourquoi » derrière les décisions de l'IA, elle permet aux gens de mieux comprendre le fonctionnement de ces technologies et de participer de manière significative dans l'environnement numérique.
