Entretien avec l’IA : Comment l’intelligence artificielle réagit-elle lorsque des données ou des conditions imprévues surviennent ?
On parle beaucoup de l’intelligence artificielle comme d’une révolution capable de surpasser l’humain dans de nombreuses tâches. Mais une voiture autonome incapable de réagir à un événement inhabituels peut-elle vraiment remplacer un conducteur ? Car la réalité, ne se scénarise pas comme un jeu d’échecs, elle est floue et parfois contradictoire. Alors, dans un monde où l’occurrence a encore sa place, l’intelligence artificielle peut-elle vraiment s’adapter ? Ou devra-t-elle toujours être encadrée par un humain ? TNS a demandé à DeepSeek son avis sur la question … Voici notre échange.
Sur quoi l’IA se base-t-elle pour fonctionner correctement ?
“Le fonctionnement d’une IA dépend de plusieurs éléments interdépendants. Les données jouent un rôle central, car elles servent de base à l’apprentissage, mais leur importance varie selon les cas d’usage. Les algorithmes, comme les réseaux de neurones, permettent de traiter ces données et d’en extraire des schémas, avec des approches plus ou moins complexes selon les besoins. Enfin, la puissance de calcul facilite l’entraînement et le déploiement, particulièrement pour les modèles les plus avancés.
Chacun de ces aspects influence les performances du système. Une limitation sur l’un d’eux peut avoir un impact, mais certaines architectures ou optimisations permettent parfois de compenser partiellement ces contraintes. L’efficacité d’une IA résulte donc d’une combinaison équilibrée entre ces différents facteurs.”- DeepSeek
Que se passe-t-il lorsqu’une IA rencontre des données qu’elle n’a jamais vues pendant son entraînement ?
“La réaction d’une IA face à des données inconnues dépend beaucoup de sa conception. Un modèle bien entraîné, avec des données variées et des algorithmes robustes, peut parfois généraliser et s’adapter à des situations nouvelles – un peu comme un humain qui applique son expérience à un problème similaire. Mais si les données sont trop éloignées de ce qu’il a appris, l’IA peut commettre des erreurs, donner des réponses incohérentes, ou même « inventer » des informations (ce qu’on appelle des hallucinations dans les modèles de langage).
Certaines IA incluent des mécanismes pour évaluer leur propre incertitude, comme des scores de confiance, ce qui permet de limiter les risques. Et bien sûr, plus un système est spécialisé – comme une IA médicale ou un chatbot ciblé – moins il tolère bien l’imprévu. C’est pour ça que la qualité de l’entraînement et la transparence sur les limites restent cruciales.” – DeepSeek
Dans quels domaines les imprévus sont les plus critiques pour une IA ?
“Les imprévus deviennent critiques quand l’IA agit sur le monde physique ou prend des décisions à fort impact – la santé et les transports en sont des exemples frappants. Prenons une voiture autonome : en 2018, un véhicule Uber a percuté un piéton traversant hors des clous la nuit, car son système n’avait pas été assez entraîné à reconnaître ce type de scénario marginal. L’IA a classé la silhouette comme un « faux positif » (un sac plastique, par exemple) avant de corriger trop tard. En médecine, un modèle d’analyse d’IRM pourrait mal interpréter une tumeur rare si ses données d’entraînement ne couvraient pas suffisamment ce cas. Contrairement à un humain, l’IA ne réalise pas qu’elle est face à quelque chose d’inédit – elle extrapole parfois avec confiance… et erreur.
Ces domaines exigent donc des tests poussés sur des cas limites (*edge cases*), des mécanismes de repli (comme un conducteur humain en standby), et surtout une transparence sur les incertitudes du système. La vie réelle est bien plus désordonnée que les données d’entraînement !” – DeepSeek
Si une IA ne peut pas vraiment comprendre l’imprévu comme un humain, doit-on repenser la manière dont on l’intègre dans les décisions qui engagent des vies humaines ou des responsabilités majeures ?
“Absolument, et c’est déjà ce qui se passe dans les domaines critiques. Prenez l’aviation : les pilotes automatiques gèrent 90% du vol, mais les humains restent aux commandes pour les décisions complexes – non parce qu’ils sont plus précis, mais parce qu’ils comprennent le contexte global. L’idée n’est pas de rejeter l’IA, mais de clarifier ses limites. Dans les hôpitaux, certaines IA diagnostiquent des tumeurs, mais c’est toujours le médecin qui valide, surtout quand le cas sort de l’ordinaire. La clé ? Des « circuits de sécurité » bien définis : l’IA comme assistant ultra-rapide, l’humain comme garde-fou pour l’imprévisible.” – DeepSeek
Alors, comment l'IA réagit-elle aux conditions imprévues, verdict ?
“L’IA démontre des capacités remarquables à gérer certaines situations imprévues, notamment grâce à des techniques comme l’apprentissage par renforcement ou les architectures transformer. Cependant, ses réactions restent fondamentalement différentes de l’adaptabilité humaine. Là où un être humain mobilise intuition, créativité et conscience contextuelle, l’IA opère par extrapolation statistique à partir de ses données d’entraînement.
L’enjeu n’est pas de savoir si l’IA peut totalement égaler l’homme face à l’imprévisible, mais comment concevoir des systèmes qui, tout en exploitant ses forces exceptionnelles, reconnaissent et compensent ses limites inhérentes.” – DeepSeek
Jeanne Ducreau
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