L’intelligence artificielle (IA) est un domaine fascinant qui suscite de plus en plus d’intérêt. Cependant, il est important de comprendre pourquoi les systèmes d’IA peuvent parfois commettre des erreurs. En raison de leur complexité, de nombreux facteurs peuvent contribuer à ces erreurs. Découvrons-les ensemble !
Les erreurs liées à la conception du système
La conception du système est un premier facteur qui peut entraîner des erreurs. Plusieurs causes peuvent être à l’origine de ces erreurs.
Un manque de représentativité
L’un des problèmes majeurs est le manque de représentativité des données d’entraînement. Si certains cas réels ne sont pas pris en compte, cela peut entraîner des erreurs de l’IA. Par exemple, des algorithmes de reconnaissance faciale entraînés sur des ensembles de données où les personnes de certaines origines ethniques étaient insuffisamment représentées peuvent produire des résultats peu fiables.
Une hypothèse trop approximative
L’algorithme de l’IA repose sur des hypothèses mathématiques qui peuvent parfois être approximatives. Par conséquent, ces hypothèses peuvent influencer la précision du système. Par exemple, les algorithmes d’évaluation de la performance des enseignants aux États-Unis ont souvent été critiqués car ils considèrent que les notes des élèves sont directement liées à la performance de l’enseignant, ce qui est une simplification excessive.
De mauvais critères retenus
Lors de l’entraînement de l’algorithme, celui-ci est évalué en fonction de certains critères ou métriques. Le choix des critères et du seuil final peut avoir des conséquences importantes sur la qualité du système. Par exemple, un seuil bas peut conduire à un taux d’erreur plus élevé, mais cela peut être accepté si cela permet d’éviter les erreurs les plus graves.
Les erreurs liées aux conditions d’utilisation
Les erreurs peuvent également survenir en raison des conditions d’utilisation du système d’IA.
Une mauvaise qualité des données
La qualité des données fournies au système lors de son utilisation peut affecter sa performance. Par exemple, un assistant vocal peut avoir du mal à comprendre dans un environnement bruyant.
Des défauts liés au matériel ou à ses contraintes
Lorsque le système d’IA dépend de composants matériels tels que des capteurs, la qualité de la sortie du système peut dépendre de l’état de ces composants. Par exemple, un système de détection d’incivilités basé sur la vidéosurveillance peut être moins performant si les caméras ont une résolution insuffisante.
Les autres risques de défaillance
Enfin, comme tout système complexe, les systèmes d’IA peuvent également être sujets aux défaillances classiques des systèmes informatiques. Celles-ci peuvent résulter de problèmes liés aux infrastructures, à la communication d’informations ou à des erreurs humaines.
Ce qui rend les systèmes d’IA différents des systèmes informatiques traditionnels, ce sont les difficultés inhérentes à l’identification des problèmes. En effet, dans les systèmes d’IA dits “profonds” tels que les réseaux de neurones, le grand nombre de paramètres utilisés rend souvent impossible de déterminer la source exacte de l’erreur. Pour atténuer ce risque, il est recommandé de conserver une trace des données pertinentes pour une durée proportionnelle.
Maintenant que vous comprenez mieux les sources d’erreurs des systèmes d’IA, vous êtes mieux armés pour les appréhender et les comprendre lorsqu’elles se produisent. L’IA est un domaine en constante évolution, et en comprenant ses limites, nous pourrons en tirer le meilleur parti tout en étant conscients de ses implications.
