Pour tirer le maximum de l’intelligence artificielle (IA), une entreprise doit savoir ce que l’IA peut faire. Mais ce n’est que le début : pour réellement tirer parti de l’IA, il faut savoir comment elle fonctionne. Malheureusement, de nombreux exemples de systèmes d’IA modernes, en particulier ceux entraînés par l’apprentissage machine, ont tendance à fonctionner comme des « boîtes noires », produisant des résultats sans une explication claire ou compréhensible de la façon dont les décisions sont prises. Ce manque de transparence peut poser des difficultés sur le plan de la confiance, de la supervision et de la responsabilité, en particulier lorsque ces mêmes systèmes d’IA interviennent dans des décisions importantes.
L’IA explicable (IAE) remédie à ces problèmes en offrant des méthodes qui permettent d’interpréter et de comprendre les rouages internes des modèles d’IA. En rendant compréhensibles les objectifs, le raisonnement et les processus de prise de décision des systèmes d’IA aux opérateurs humains, l’IAE jette les bases d’une intégration observable et fiable de l’IA. Cette clarté est essentielle pour les entreprises qui souhaitent adopter l’IA de manière responsable et garantir leur conformité aux normes éthiques et opérationnelles. Comprendre pourquoi l’IAE est importante est la première étape pour mieux comprendre son rôle dans le développement d’une IA responsable.
Pour dire les choses simplement, lorsque vous ne pouvez pas voir les processus qui prennent en charge l’IA, vous n’avez aucune garantie quant à son équité, à sa précision ou à sa fiabilité. C’est particulièrement problématique lorsque les systèmes d’IA sont utilisés dans des domaines sensibles, où des décisions biaisées ou imparfaites peuvent avoir de graves conséquences. Ainsi, des modèles entraînés à l’aide de données incomplètes ou non représentatives pourraient refuser des prêts en se fondant sur des facteurs démographiques, ce qui serait contraire à la loi. Dans le domaine des soins de santé, la diversité limitée des données d’entraînement pourrait conduire l’IA à commettre des erreurs de diagnostic au sein de populations sous-représentées. Dans le secteur du recrutement, des données biaisées pourraient fausser l’évaluation des candidats en fonction du sexe ou de l’origine ethnique. Sans explicabilité, ces problèmes peuvent passer inaperçus.
L’IA explicable confère aux entreprises la responsabilité et le soutien dont elles ont besoin pour préserver la confiance des utilisateurs et celle des organismes de réglementation. Au-delà de l’équité, l’IAE facilite la surveillance des modèles et aide à atténuer les risques liés à la conformité, à la sécurité et à la réputation.
À mesure que les modèles d’apprentissage machine deviennent de plus en plus complexes, en particulier ceux qui utilisent l’apprentissage profond ou les réseaux neuronaux, il devient de plus en plus difficile de comprendre leur comportement. L’IAE offre les outils et les infrastructures nécessaires pour rendre les algorithmes transparents et interprétables, même les plus avancés, ce qui permet aux entreprises de fonctionner avec un niveau accru de responsabilité et de précision.
Lors de la mise en œuvre de l’IA explicable, les entreprises doivent tenir compte de plusieurs éléments clés, afin de garantir transparence, responsabilité et efficacité dans l’utilisation des systèmes d’IA. Même si la question peut être abordée différemment selon les groupes, il est généralement convenu que ces éléments se divisent en cinq catégories :
Il faut exercer une surveillance étroite des systèmes d’IA pour détecter les biais susceptibles de causer des résultats inéquitables ou discriminatoires. Notamment, il faut régulièrement analyser les déploiements afin de déceler tout préjudice potentiel dans les données ou dans les processus de prise de décision de l’IA, puis prendre des mesures pour atténuer ces préjudices, le cas échéant.
En raison de changements dans les données d’entrée ou de toute autre évolution des circonstances, il se peut qu’un modèle d’IA se comporte différemment dans son environnement de production par rapport à sa phase d’entraînement. La surveillance et l’analyse de la performance du modèle peuvent remédier à cette dérive, en veillant à ce que les résultats demeurent exacts et pertinents.
Mal géré, un modèle d’IA a le potentiel de comporter des risques qui pourraient facilement se répercuter sur les opérations commerciales ou nuire à la conformité réglementaire. En quantifiant les niveaux de risque et en analysant les problèmes de performance persistants, les entreprises se dotent des moyens nécessaires pour déceler les problèmes systémiques et les résoudre avant qu’ils ne s’aggravent.
La gestion efficace du cycle de vie d’un modèle d’IA (création, déploiement, surveillance et mise à jour) est essentielle pour maintenir la transparence et la convivialité. L’automatisation de ces processus réduit l’effort manuel nécessaire pour faire le suivi de la performance du modèle, identifier les dépendances et effectuer des mises à jour. De plus, en utilisant des plateformes intégrées, les entreprises ont l’assurance que leurs modèles demeurent précis et faciles à expliquer dans le temps.
Le déploiement de l’IA dans des environnements hybrides, y compris des nuages publics et privés, nécessite de la souplesse et de la cohérence. S’assurer que l’IA explicable fonctionne efficacement dans l’ensemble de ces environnements favorise une surveillance continue, quel que soit le lieu où l’IA s’exécute.
L’IAE fait appel à des techniques et à des processus structurés pour s’assurer que les systèmes d’IA produisent des résultats à la fois compréhensibles et transparents. Voici les principales étapes et méthodes utilisées pour rendre l’IA explicable :
Établir les pratiques de gouvernance et les normes
Les entreprises doivent former des comités de gouvernance de l’IA pour guider les équipes de développement et établir des normes claires pour l’explicabilité. Le fait d’intégrer l’explicabilité dès le départ dans les lignes directrices pour une IA responsable permet de garantir la prise en compte de ce principe fondamental tout au long du cycle de vie de l’IA.Mettre l’accent sur la qualité des données et l’atténuation des biais
La qualité des données d’entraînement est indispensable pour l’IA explicable. Les développeurs doivent examiner les ensembles de données pour déceler les biais, exclure les données non pertinentes et mettre en œuvre des stratégies pour atténuer les préjugés avant le début de l’entraînement du modèle. La transparence des pratiques en matière de données renforce la confiance à l’égard du système d’IA.Concevoir des modèles pour l’explicabilité
Pour construire des systèmes d’IA en tenant compte de l’explicabilité, il est essentiel de sélectionner des algorithmes capables de produire des résultats traçables jusqu’aux fonctionnalités ou couches particulières du modèle. Ainsi, chaque décision ou prédiction sera compréhensible et justifiable compte tenu de sa logique sous-jacente.Utiliser des techniques d’IA explicable
Des techniques comme LIME (acronyme de l’anglais Local Interpretable Model-agnostic Explanations ou explications locales interprétables indépendantes du modèle) clarifient la façon dont les modèles classent ou prédisent les résultats, tandis que la méthode DeepLIFT (acronyme de l’anglais Deep Learning Important FeaTures ou fonctionnalités importantes de l’apprentissage profond) retrace les décisions des réseaux neuronaux jusqu’à leurs fonctionnalités sources.Garantir la compréhension des décisions
Les systèmes d’IA doivent pouvoir expliquer clairement leurs résultats, dans des termes que les humains peuvent comprendre. L’éducation des utilisateurs sur le fonctionnement du système permet de combler l’écart entre la complexité technique et l’utilisation pratique, rendant les décisions de l’IA plus accessibles et plus fiables.
En démystifiant le fonctionnement des systèmes d’IA, l’IAE propose toute une gamme de solutions pour répondre à divers problèmes organisationnels. Parmi ses principaux avantages :
Optimisation de l’atténuation des risques
L’IAE aide les entreprises à identifier les problèmes potentiels, comme les prédictions biaisées ou erronées, avant qu’ils ne mènent à des risques juridiques, opérationnels ou d’atteinte à la réputation. Cette approche active permet de limiter les erreurs coûteuses, tout en garantissant que l’IA suive les normes établies.Productivité accrue
Grâce à des aperçus clairs sur la façon dont les modèles prennent des décisions, les équipes techniques peuvent identifier plus rapidement les erreurs ou les inefficacités. Cela simplifie le processus de surveillance et de maintenance des systèmes d’IA, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur l’amélioration de la performance.Confiance améliorée
La transparence dans la prise de décision de l’IA renforce la confiance des parties prenantes à tous les niveaux. Lorsque les utilisateurs comprennent pourquoi un système formule certaines recommandations, ils sont plus susceptibles de faire confiance à ses processus de prise de décision.Réduction des biais
En exposant la façon dont les modèles interprètent les données, l’IAE permet aux entreprises de détecter et de gérer les tendances ou les biais contraires à l’équité. C’est l’assurance que les systèmes d’IA prennent des décisions entièrement équitables et respectent les attentes en matière de déontologie.Prise de décision supérieure
L’IA explicable fournit des aperçus exploitables sur les facteurs qui guident les prévisions. Ces aperçus permettent aux entreprises d’affiner leurs stratégies, d’améliorer leurs interventions et d’influencer plus efficacement les résultats.Adoption de l’IA rehaussée
Lorsque les employés comprennent et font confiance à un système d’IA, les taux d’adoption augmentent. L’IAE permet aux entreprises de renforcer la confiance des utilisateurs internes, en veillant à ce que les applications d’IA soient intégrées aux flux de travail sans réticence.Conformité accrue
L’IAE signifie que les modèles d’IA peuvent être facilement vérifiés et validés selon l’évolution de la loi. En étant capables d’expliquer leurs décisions dans le détail, les entreprises peuvent démontrer leur conformité et éviter ainsi toute sanction liée au non-respect des règlements établis.
Bien que l’IA explicable offre de nombreux avantages, elle n’est pas sans limites. Voici quelques-uns des principaux défis associés à l’IAE :
Défis en matière de formation
Créer des systèmes d’IA capables d’expliquer leur raisonnement est souvent plus complexe et exigeant en ressources que créer des modèles traditionnels à boîte noire. Les développeurs peuvent avoir besoin d’infrastructures et d’outils spécialisés pour s’assurer que les modèles demeurent interprétables sans sacrifier la convivialité.Complexité prohibitive
Certains modèles d’IAE sont encore difficiles à comprendre, même pour les experts. C’est particulièrement vrai lorsqu’il s’agit de réseaux neuronaux hautement complexes. Des explications simplifiées sont certes utiles, mais elles risquent d’omettre des détails critiques. Concilier des explications détaillées et des résumés accessibles favorisera la pertinence des résultats de l’IAE auprès de divers publics.Difficultés de vérification
La vérification de l’exactitude et de l’exhaustivité des explications générées par l’IAE peut s’avérer difficile, en particulier quand les modèles gèrent des ensembles de données volumineux. Ce problème peut donner lieu à des vérifications incomplètes ou à des aperçus lacunaires. L’utilisation de techniques d’explication par étapes qui offrent des aperçus de haut niveau et des pistes d’audit détaillées peut rendre la vérification plus facile à gérer.Simplification excessive
Les systèmes d’IAE peuvent simplifier de façon excessive les modèles complexes pour les rendre plus faciles à interpréter. Ce compromis peut conduire à des malentendus ou à des erreurs de prise de décision. Pour y remédier, les entreprises doivent accorder la priorité à des explications claires et précises, sans perdre de vue les détails essentiels.Problèmes de confidentialité des données
De par sa nature, l’IAE exige une plus grande transparence, au risque d’exposer des renseignements sensibles ou confidentiels. Afin d’atténuer ce risque, les entreprises peuvent mettre en œuvre des protocoles de traitement des données sécurisés et limiter la portée des données incluses dans les explications.Difficultés d’intégration
Le fait d’ajouter des capacités d’IAE à des systèmes d’IA existants peut nécessiter de procéder à des changements importants concernant les flux de travail, les outils et l’infrastructure, particulièrement dans les entreprises utilisant des systèmes hérités. Le recours à des outils d’IAE modulaires capables de s’intégrer aux processus existants permet de réduire les perturbations et de simplifier l’adoption du processus.
En démystifiant le fonctionnement des systèmes d’IA, l’IAE propose toute une gamme de solutions pour répondre à divers problèmes organisationnels. Parmi ses principaux avantages :
Optimisation de l’atténuation des risques
L’IAE aide les entreprises à identifier les problèmes potentiels, comme les prédictions biaisées ou erronées, avant qu’ils ne mènent à des risques juridiques, opérationnels ou d’atteinte à la réputation. Cette approche active permet de limiter les erreurs coûteuses, tout en garantissant que l’IA suive les normes établies.Productivité accrue
Grâce à des aperçus clairs sur la façon dont les modèles prennent des décisions, les équipes techniques peuvent identifier plus rapidement les erreurs ou les inefficacités. Cela simplifie le processus de surveillance et de maintenance des systèmes d’IA, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur l’amélioration de la performance.Confiance améliorée
La transparence dans la prise de décision de l’IA renforce la confiance des parties prenantes à tous les niveaux. Lorsque les utilisateurs comprennent pourquoi un système formule certaines recommandations, ils sont plus susceptibles de faire confiance à ses processus de prise de décision.Réduction des biais
En exposant la façon dont les modèles interprètent les données, l’IAE permet aux entreprises de détecter et de gérer les tendances ou les biais contraires à l’équité. C’est l’assurance que les systèmes d’IA prennent des décisions entièrement équitables et respectent les attentes en matière de déontologie.Prise de décision supérieure
L’IA explicable fournit des aperçus exploitables sur les facteurs qui guident les prévisions. Ces aperçus permettent aux entreprises d’affiner leurs stratégies, d’améliorer leurs interventions et d’influencer plus efficacement les résultats.Adoption de l’IA rehaussée
Lorsque les employés comprennent et font confiance à un système d’IA, les taux d’adoption augmentent. L’IAE permet aux entreprises de renforcer la confiance des utilisateurs internes, en veillant à ce que les applications d’IA soient intégrées aux flux de travail sans réticence.Conformité accrue
L’IAE signifie que les modèles d’IA peuvent être facilement vérifiés et validés selon l’évolution de la loi. En étant capables d’expliquer leurs décisions dans le détail, les entreprises peuvent démontrer leur conformité et éviter ainsi toute sanction liée au non-respect des règlements établis.
L’approche de ServiceNow pour l’IAE repose sur la plateforme de confiance Now PlatformMD, laquelle incorpore les capacités de l’IAE directement dans les flux de travail de l’entreprise, sans intégrations complexes. Le Contrôleur de l’IA générative et Now Assist pour la recherche se connectent facilement aux principaux grands modèles de langage (GML), ce qui permet aux entreprises d’intégrer des aperçus issus de l’IA dans leurs processus, en toute transparence et facilité. En collaboration avec des partenaires comme NVIDIA et Hugging Face, ServiceNow garantit que ses innovations en IA sont à la fois sécurisées, fiables et conformes aux pratiques exemplaires de l’industrie.
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