Pour tirer le meilleur parti de l’intelligence artificielle (IA), une entreprise doit savoir ce qu’elle peut faire. Mais ce n’est qu’un début : pour exploiter pleinement l’IA, vous devez savoir comment elle fonctionne. Malheureusement, de nombreux exemples de systèmes d’IA modernes, en particulier ceux guidés par le machine learning, ont tendance à fonctionner comme des « boîtes noires », générant des résultats sans explication claire ou compréhensible de la façon dont les décisions sont prises. Ce manque de transparence peut engendrer des problèmes en termes de confiance, de supervision et de responsabilité, en particulier lorsque ces mêmes systèmes d’IA sont impliqués dans des décisions majeures.
L’IA explicable (XAI) relève ces défis en fournissant des méthodes pour interpréter et comprendre le fonctionnement interne des modèles d’IA. En rendant les objectifs, le raisonnement et les processus de prise de décision des systèmes d’IA compréhensibles pour les opérateurs humains, la XAI pose les bases d’une intégration d’IA observable et fiable. Une telle transparence est essentielle pour les entreprises qui souhaitent adopter l’IA de manière responsable et garantir son alignement sur les normes éthiques et opérationnelles. Comprendre pourquoi la XAI est importante constitue la première étape pour gérer son rôle dans le développement d’une IA responsable.
En d’autres termes, lorsque vous ne pouvez pas voir les processus qui prennent en charge l’IA, vous ne pouvez pas être sûr de son équité, de sa précision ou de sa fiabilité. Cela devient particulièrement problématique lorsque les systèmes d’IA sont utilisés dans des domaines sensibles où des décisions biaisées ou erronées peuvent avoir de graves conséquences. Par exemple, les modèles entraînés sur des données incomplètes ou non représentatives peuvent refuser illégalement des prêts en fonction de facteurs démographiques. Dans le secteur de la santé, l’IA pourrait mal diagnostiquer les maladies dans les populations sous-représentées en raison de la diversité limitée des données d’entraînement. Les données biaisées en matière de recrutement peuvent exclure injustement les candidats en fonction de leur genre ou de leur origine ethnique. Sans explicabilité, ces problèmes peuvent passer inaperçus.
L’IA explicable fournit aux entreprises les moyens de rendre des comptes et l’aide dont elles ont besoin pour maintenir la confiance avec les utilisateurs et les régulateurs. Au-delà de l’équité, la XAI prend en charge la surveillance des modèles et contribue à atténuer les risques liés à la conformité, à la sécurité et aux atteintes à la réputation.
À mesure que les modèles de machine learning deviennent de plus en plus complexes, en particulier ceux qui utilisent le deep learning ou les réseaux neuronaux, il devient également de plus en plus difficile de comprendre leur comportement. La XAI fournit les outils et les cadres nécessaires pour rendre même les algorithmes avancés transparents et interprétables, ce qui permet aux entreprises de fonctionner avec plus de responsabilité et de précision.
Lors de la mise en œuvre d’une IA explicable, les entreprises doivent prendre en compte plusieurs éléments clés pour garantir la transparence, la responsabilité et l’utilisation efficace des systèmes d’IA. Bien que des groupes spécifiques puissent aborder cette question de différentes manières, il est généralement convenu que ces considérations se répartissent dans cinq catégories :
Les systèmes d’IA doivent être soigneusement surveillés pour détecter les biais susceptibles d’entraîner des résultats injustes ou discriminatoires. Cela implique d’analyser régulièrement les déploiements pour détecter les préjudices potentiels dans les données ou dans les processus de prise de décision liés à l’IA, puis de prendre des mesures pour les atténuer.
En raison de changements dans les données d’entrée ou d’autres circonstances changeantes, les modèles d’IA peuvent commencer à fonctionner différemment dans les environnements de production par rapport à leur phase d’entraînement. La surveillance et l’analyse des performances des modèles peuvent aider à corriger ces écarts, en veillant à ce que les résultats restent précis et pertinents.
Si elle n’est pas correctement encadrée, l’utilisation des modèles d’IA peut introduire des risques susceptibles d’affecter les opérations business ou de compromettre la conformité réglementaire. En quantifiant les niveaux de risque et en analysant les problèmes de performances persistants, les entreprises disposent de ce dont elles ont besoin pour identifier les problèmes systémiques et les résoudre avant qu’ils ne s’aggravent.
La gestion efficace du cycle de vie des modèles d’IA, c’est-à-dire la création, le déploiement, la surveillance et la mise à jour de ces modèles, est essentielle pour garantir transparence et facilité d’utilisation. L’automatisation de ces processus réduit les efforts manuels nécessaires pour suivre les performances des modèles, identifier les dépendances et effectuer des mises à jour. En outre, en utilisant des plateformes intégrées, les entreprises peuvent s’assurer que leurs modèles restent précis et faciles à expliquer au fil du temps.
Déployer l’IA dans des environnements hybrides, y compris les clouds publics et privés, exige flexibilité et cohérence. Veiller à ce que l’IA explicable fonctionne efficacement dans ces environnements favorise une supervision cohérente, quel que soit l’endroit où l’IA opère.
La XAI s’appuie sur des processus et des techniques structurés pour s’assurer que les systèmes d’IA génèrent des résultats compréhensibles et transparents. Vous trouverez ci-dessous les étapes et les méthodes clés impliquées pour rendre l’IA explicable :
Mise en place d’une gouvernance et de normes
Les entreprises doivent former des comités de gouvernance de l’IA pour guider les équipes de développement et définir des normes claires en matière d’explicabilité. L’intégration de l’explicabilité dans les directives d’IA responsable dès le départ garantit qu’elle reste un principe fondamental tout au long de son cycle de vie.Priorité à la qualité des données et à l’atténuation des biais
Des données d’entraînement de haute qualité sont essentielles pour une IA explicable. Les développeurs doivent examiner les ensembles de données à la recherche de biais, exclure les données non pertinentes et mettre en œuvre des stratégies pour atténuer les biais avant le début de l’entraînement. Les pratiques transparentes en matière de données améliorent la confiance vis-à-vis du système d’IA.Conception de modèles à des fins d’explicabilité
La création de systèmes d’IA tenant compte de l’explicabilité implique de sélectionner des algorithmes qui produisent des résultats traçables au niveau des caractéristiques ou des couches spécifiques du modèle. Cela garantit que chaque décision ou prédiction peut être comprise et justifiée en examinant sa logique sous-jacente.Utilisation de techniques d’IA explicable
Les techniques telles que LIME (explications locales interprétables indépendantes du modèle) clarifient la façon dont les modèles classent ou prédisent les résultats, tandis que les fonctionnalités importantes de deep learning (DeepLIFT) retracent les décisions via les réseaux neuronaux jusqu’à leurs fonctionnalités sources.Compréhension des décisions
Les systèmes d’IA doivent expliquer clairement leurs résultats en des termes compréhensibles par les humains. Informer les utilisateurs sur le fonctionnement du système aide à combler le fossé entre la complexité technique et l’utilisation pratique, ce qui rend les décisions en matière d’IA plus accessibles et plus fiables.
En démystifiant le fonctionnement des systèmes d’IA, la XAI résout de nombreux problèmes organisationnels. Vous trouverez une liste des principaux avantages ci-dessous :
Atténuation optimale des risques
La XAI aide les entreprises à identifier les problèmes potentiels, tels que les prédictions biaisées ou incorrectes, avant qu’ils n’entraînent des risques liés à la réputation, juridiques ou opérationnels. Cette approche active réduit les erreurs coûteuses et garantit que l’IA est conforme aux normes établies.Productivité accrue
Grâce à des informations claires sur la façon dont les modèles prennent des décisions, les équipes techniques peuvent identifier plus rapidement les erreurs ou les inefficiences. Cela rationalise le processus de surveillance et de maintenance des systèmes d’IA, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur l’amélioration des performances.Confiance accrue
La transparence dans la prise de décision en matière d’IA favorise la confiance entre les personnes concernées à tous les niveaux. Lorsque les utilisateurs comprennent pourquoi un système formule certaines recommandations, ils sont plus enclins à faire confiance à ses processus décisionnels.Biais réduits
En exposant la façon dont les modèles interprètent les données, la XAI permet aux entreprises de détecter et de traiter les schémas injustes ou les biais. Cela permet de s’assurer que les systèmes d’IA prennent des décisions pleinement équitables et respectent les attentes éthiques.Meilleure prise de décision
L’IA explicable fournit des informations exploitables sur les facteurs qui influencent les prédictions. Ces informations permettent aux entreprises d’affiner leurs stratégies, d’améliorer leurs interventions et d’influencer plus efficacement les résultats.Amélioration de l’adoption de l’IA
Lorsque les employés comprennent un système d’IA et lui font confiance, les taux d’adoption augmentent. La XAI permet aux entreprises de renforcer la confiance des utilisateurs internes, en veillant à ce que les applications d’IA soient intégrées sans entrave dans les workflows.Conformité renforcée
La XAI signifie que les modèles d’IA peuvent être facilement audités et validés en fonction des lois et réglementations en constante évolution. En fournissant des explications détaillées sur leurs décisions, les entreprises peuvent démontrer leur conformité, évitant ainsi les sanctions liées au non-respect des réglementations établies.
L’IA explicable présente de nombreux avantages, mais aussi des limites. Vous trouverez ci-dessous les principaux défis associés à la XAI :
Difficultés d’entraînement
Le développement de systèmes d’IA capables d’expliquer leur raisonnement est souvent plus complexe et plus gourmand en ressources que la création de modèles traditionnels de boîtes noires. Les développeurs peuvent avoir besoin d’outils et de cadres spécialisés pour s’assurer que les modèles restent interprétables, sans compromettre la facilité d’utilisation.Complexité excessive
Certains modèles de XAI demeurent difficiles à comprendre, même pour les experts, notamment lorsqu’ils reposent sur des réseaux neuronaux très complexes. Des explications simplifiées peuvent aider, mais risquent d’omettre des détails essentiels. Trouver un équilibre entre explications détaillées et résumés accessibles aidera à rendre les résultats de XAI exploitables pour différents publics.Difficultés de vérification
La vérification de l’exactitude et de l’exhaustivité des explications générées par la XAI peut être difficile, en particulier pour les modèles qui traitent des ensembles de données volumineux. Ce problème peut entraîner des audits incomplets ou des informations erronées. L’utilisation de techniques d’explication en couches qui offrent à la fois des aperçus de haut niveau et des pistes d’audit détaillées peut faciliter la gestion de la vérification.Simplification excessive
Les systèmes de XAI peuvent simplifier de façon excessive les modèles complexes pour les rendre plus faciles à interpréter. Ce compromis peut entraîner des malentendus ou des omissions dans la prise de décision. Pour y faire face, les entreprises doivent donner la priorité aux explications claires et précises, sans pour autant éliminer les détails essentiels.Problèmes de confidentialité des données
Par nature, la XAI nécessite une plus grande transparence, ce qui peut conduire à l’exposition d’informations sensibles ou confidentielles. Pour atténuer ce problème, les entreprises peuvent mettre en œuvre des protocoles sécurisés de gestion des données et limiter la portée des données incluses dans les explications.Difficultés d’intégration
L’ajout d’options de XAI à des systèmes d’IA existants peut nécessiter des changements importants au niveau des workflows, des outils et de l’infrastructure, en particulier dans les entreprises qui utilisent des systèmes hérités. L’utilisation d’outils de XAI modulaires qui s’intègrent aux processus actuels peut réduire les disruptions et simplifier leur adoption.
En démystifiant le fonctionnement des systèmes d’IA, la XAI résout de nombreux problèmes organisationnels. Vous trouverez une liste des principaux avantages ci-dessous :
Atténuation optimale des risques
La XAI aide les entreprises à identifier les problèmes potentiels, tels que les prédictions biaisées ou incorrectes, avant qu’ils n’entraînent des risques liés à la réputation, juridiques ou opérationnels. Cette approche active réduit les erreurs coûteuses et garantit que l’IA est conforme aux normes établies.Productivité accrue
Grâce à des informations claires sur la façon dont les modèles prennent des décisions, les équipes techniques peuvent identifier plus rapidement les erreurs ou les inefficiences. Cela rationalise le processus de surveillance et de maintenance des systèmes d’IA, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur l’amélioration des performances.Confiance accrue
La transparence dans la prise de décision en matière d’IA favorise la confiance entre les personnes concernées à tous les niveaux. Lorsque les utilisateurs comprennent pourquoi un système formule certaines recommandations, ils sont plus enclins à faire confiance à ses processus décisionnels.Biais réduits
En exposant la façon dont les modèles interprètent les données, la XAI permet aux entreprises de détecter et de traiter les schémas injustes ou les biais. Cela permet de s’assurer que les systèmes d’IA prennent des décisions pleinement équitables et respectent les attentes éthiques.Meilleure prise de décision
L’IA explicable fournit des informations exploitables sur les facteurs qui influencent les prédictions. Ces informations permettent aux entreprises d’affiner leurs stratégies, d’améliorer leurs interventions et d’influencer plus efficacement les résultats.Amélioration de l’adoption de l’IA
Lorsque les employés comprennent un système d’IA et lui font confiance, les taux d’adoption augmentent. La XAI permet aux entreprises de renforcer la confiance des utilisateurs internes, en veillant à ce que les applications d’IA soient intégrées sans entrave dans les workflows.Conformité renforcée
La XAI signifie que les modèles d’IA peuvent être facilement audités et validés en fonction des lois et réglementations en constante évolution. En fournissant des explications détaillées sur leurs décisions, les entreprises peuvent démontrer leur conformité, évitant ainsi les sanctions liées au non-respect des réglementations établies.
L’approche XAI de ServiceNow repose sur la Now Platform®, qui intègre des options de XAI aux workflows d’entreprise sans nécessiter d’intégrations complexes. Le Contrôleur d’IA générative et Now Assist pour Rechercher se connectent parfaitement aux principaux grands modèles de langage (LLM), ce qui permet aux entreprises d’intégrer des informations guidées par l’IA dans leurs processus avec transparence et facilité. De plus, en collaborant avec des partenaires tels que NVIDIA et Hugging Face, ServiceNow garantit que ses innovations en matière d’IA sont sécurisées, fiables et alignées sur les bonnes pratiques du secteur.
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