Article Intelligence artificielle : entre promesses et prudence, la voie de la collaboration cognitive
Par Insight FR / 18 Apr 2024
Par Insight FR / 18 Apr 2024
L'intelligence artificielle (IA) s'immisce dans tous les aspects de notre société. Elle promet une révolution dans la manière dont nous travaillons, interagissons et prenons des décisions.
Cette avancée spectaculaire, si elle représente un front d’innovation majeur, comporte toutefois son lot de défis et d'interrogations, notamment en ce qui concerne le remplacement potentiel de certains emplois humains par les machines. Cette transition, riche en potentialités, doit être abordée avec discernement pour en comprendre les implications profondes et rendre harmonieuse la collaboration homme-machine.
Bien que les modèles de langage de grande envergure (LLM) suscitent l'admiration pour leur capacité à générer du texte semblable à celui d'un humain, ils ne sont pas exempts de limitations. En effet, la question se pose : ces systèmes manifestent-ils une forme d'intelligence propre ou ne font-ils que répéter des motifs existants ? Bien qu’avancés, ces modèles restent en effet limités par leur nature d’apprentissage et leur dépendance aux données sur lesquelles ils ont été entraînés.
Melanie Mitchell, dans son ouvrage Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans, illustre parfaitement cette problématique. Les LLM opèrent principalement sur une base statistique et, bien qu'excellents dans des situations courantes, leur performance diminue face à des cas rares ou inédits.
Prenons l'exemple de la conduite autonome : confrontée à une situation imprévue, comme des travaux routiers nécessitant de contrevenir aux règles habituelles de circulation, l'IA pourrait se trouver désemparée. Ces scenarii exigent une capacité d'adaptation et de décision instantanée, mettant en évidence les limites de l'IA lorsqu'il s'agit d'interpréter des contextes complexes et d'improviser en conséquence.
L'interprétation des contextes implicites représente un autre défi significatif pour l'IA. Imaginons une scène de détente où la décision de prendre une bière sur un balcon ensoleillé paraît naturelle. Transposée dans un cadre professionnel où la consommation d'alcool est interdite, la même action devient inappropriée. L'IA, ne saisissant pas le cadre implicite, pourrait ne pas percevoir cette nuance, ce qui illustre sa difficulté à appréhender les subtilités contextuelles qui orientent le raisonnement humain.
Face à ces limites se dessine la nécessité d'une collaboration réfléchie entre humains et machines. L'approche "human in the loop" présente une solution partielle, en suggérant que les tâches complexes doivent être réservées aux humains. Etablir une séparation claire entre les domaines de compétence de l'IA et ceux au contraire nécessitant l'intervention humaine reste cependant un défi. D’autant que la vigilance humaine, cruciale dans des contextes comme la conduite autonome, peut être affaiblie par la confiance excessive dans les capacités de l'IA, risquant de mener à des erreurs graves.
Inspirée par le succès de la "User Experience", la notion de “IA Experience" appelle à une redéfinition de la conception des systèmes d'IA, plaçant l'humain au centre du processus. Cette approche vise à créer des interactions homme-machine non seulement efficaces, mais également intuitives et sécurisées, pour garantir une collaboration productive tout en prévenant les défaillances potentielles.
Un exemple de réussite de cette synergie homme-machine est le développement de systèmes d'assistance médicale par IA, où les algorithmes aident les médecins à diagnostiquer avec une précision inégalée des maladies complexes comme le cancer. Dans ces systèmes, l'IA analyse des milliers d'images médicales pour identifier des motifs que même les spécialistes les plus expérimentés pourraient ne pas détecter. La décision finale et l'interprétation des résultats restent sous la responsabilité du médecin, assurant ainsi une utilisation éthique et sensible de la technologie. Ce partenariat entre l'intelligence humaine et artificielle illustre parfaitement le potentiel en matière d’IA Experience, pour améliorer les soins aux patients tout en soutenant le travail des professionnels de santé.
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