Le XXIe siècle est l’ère de la science et de la technologie et nous vivons tous aujourd’hui dans un monde d’intelligence artificielle (IA) en évolution rapide. Alors que l’IA continue de déployer ses ailes pour atteindre tous les coins et recoins, elle imprègne divers aspects de notre vie et le besoin de systèmes plus fiables et plus éthiques est devenu d’autant plus indispensable.
C'est pourquoi, en réponse à ces besoins primordiaux, le concept de « l'humain dans la boucle » (HITL) s'est imposé comme un Saint Graal et peut-être une approche extrêmement cruciale pour améliorer les performances et la fiabilité globales de divers modèles d'IA et de ML.
L’« intelligence artificielle avec intervention humaine » fait référence à un processus collaboratif dans lequel les humains intègrent méticuleusement leur intervention dans les systèmes d’IA. Ils utilisent cette intégration pour fournir des commentaires, corriger les erreurs et guider le processus de prise de décision.
Il s’agit en quelque sorte d’une relation symbiotique entre les humains et les machines, les deux fonctionnant en tandem comme un mariage de convenance approprié. Et bien, en vertu de la contribution humaine dans la boucle, le résultat généré par les systèmes d’IA est non seulement précis à la lettre, mais est également plus adaptable à des scénarios complexes et réels. Cela est essentiellement dû au fait que les humains tiennent ici les rênes et jouent un rôle essentiel dans
manœuvrer les modèles d’IA, ayant ainsi leur mot à dire sur les résultats produits.
Comprendre l'humain dans la boucle de l'intelligence artificielle :
Les modèles d’IA, de par leur nature même, s’appuient fortement sur données, pour faire des prédictions et prendre des décisions. Cela étant dit, aucun modèle d’IA ne peut fonctionner avec une certitude totale. Cela est principalement dû au fait que, contrairement aux humains, la compréhension même d’un modèle d’IA est fortement ancrée dans les chiffres et les modèles statistiques. Et cela s’accompagne souvent d’incertitudes inhérentes, comme si l’on marchait sur une fine couche de glace.
C’est précisément là que l’apprentissage automatique avec intervention humaine devient important, car il permet de combler ce vide. L’apprentissage automatique avec intervention humaine facilite l’interaction directe entre les humains et les systèmes d’IA. En outre, l’apprentissage automatique avec intervention humaine est particulièrement utile lorsque le niveau de confiance d’un modèle d’IA est inférieur à un certain seuil. Ainsi, les humains peuvent apporter les corrections nécessaires, proposer leurs connaissances plus approfondies et également affiner le processus global d’apprentissage de l’IA.
L'expression même de « l'humain dans la boucle » pourrait suggérer que les machines sont essentiellement sous contrôle, nécessitant une intervention humaine lorsque cela est nécessaire. Cependant, ce n'est pas le cas et c'est même tout le contraire. En réalité, l'humain dans la boucle repose fortement sur la surveillance humaine, où les humains jouent un rôle essentiel pour garantir la qualité et la fiabilité des résultats de l'IA.
Cette approche s'apparente à un enseignement qui consiste à fournir un feedback continu à un enfant. Cela permet non seulement de corriger les erreurs, mais aussi de renforcer les modèles d'apprentissage jusqu'à ce que le comportement souhaité soit obtenu.
Pourquoi l’humain dans la boucle est-il essentiel ?
Ces derniers temps, les algorithmes de machine learning ont connu une avalanche de progrès, ce qui a rendu les systèmes d'IA encore plus puissants. Cela étant dit, nous ne pouvons pas ignorer le fait que les systèmes d'IA dépendent encore fortement de données de qualité.
La plupart des modèles d’apprentissage automatique nécessitent un étiquetage approfondi ensembles de données pour pouvoir s'entraîner efficacement. Cependant, ces données ne sont pas toujours facilement disponibles. C'est précisément là qu'interviennent les humains dans la boucle. Cela permet de combler cette lacune en permettant aux experts humains d'étiqueter scrupuleusement les données, d'examiner les résultats et de proposer ensuite des commentaires nuancés que les systèmes automatisés pourraient manquer.
De plus, l’HITL est extrêmement cruciale pour atténuer les biais dans les modèles d’IA. En effet, les systèmes d’IA apprennent essentiellement à partir de données historiques. Ces données peuvent le plus souvent contenir des biais qui reflètent les inégalités sociales. Par conséquent, en impliquant des humains dans la boucle, les entreprises peuvent identifier et corriger ces biais dès le début, ce qui conduit à des systèmes d’IA plus justes et plus équitables.
Un aperçu succinct des diverses applications pratiques de l’IA « Human in the Loop » :
Les experts ont largement recours à l’apprentissage automatique avec intervention humaine dans les domaines où l’exactitude, la précision et la sécurité sont une préoccupation primordiale.
Cette approche garantit le bon fonctionnement de divers systèmes d’IA, même dans des environnements complexes et à enjeux élevés, où les erreurs peuvent avoir de graves répercussions. Ainsi, en intégrant l’expertise humaine dans le processus d’apprentissage automatique, les organisations peuvent exploiter de manière stratégique les atouts du jugement humain et des systèmes automatisés.
De plus, HITL redéfinit également en permanence les modèles d’IA en utilisant des rétroaction humaine. Cela contribue à améliorer la fiabilité et l’adaptabilité des modèles d’IA. Dans les domaines où les données peuvent être limitées ou hautement spécialisées, l’intervention humaine permet aux systèmes d’IA de rester robustes et capables de prendre des décisions précises.
Par exemple
Dans les industries manufacturières, les approches HITL sont très utiles car elles améliorent la précision des systèmes d'IA. Cela est particulièrement nécessaire lors de l'inspection de composants critiques de véhicules ou d'avions.
Bien que l’apprentissage automatique puisse aider à passer au crible de grandes quantités de données pour identifier d’éventuelles anomalies, les experts humains doivent encore vérifier et valider ces résultats.
Par conséquent, cette approche collaborative entre les humains et l’IA ne contribue pas seulement à accroître les performances globales des modèles d’IA. Elle permet également de minimiser les erreurs et de réduire les biais, améliorant ainsi la qualité globale des résultats. Il s’agit en effet d’un mélange dynamique qui offre un processus itératif robuste, ne laissant rien au hasard pour optimiser en permanence les performances de l’IA en faisant intervenir les humains à des moments critiques.
Enfin, avant de conclure, nous aimerions également mentionner que les services d’annotation jouent un rôle essentiel dans l’efficacité globale des systèmes d’IA avec intervention humaine. En effet, ces services d’annotation étiquettent méticuleusement les données essentielles à la formation des modèles d’apprentissage automatique.
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