L'IA causale est une étape supplémentaire par rapport à l'IA générative en matière de prise de décision

S'appuyer sur des modèles d'IA prédictifs dans divers domaines de prise de décision comporte des risques de conséquences catastrophiques, car ils considèrent généralement la corrélation comme la causalité. Par conséquent, les décideurs doivent adopter une autre approche, l'IA causale, qui peut aider à identifier avec précision la relation entre l'effet et la cause. La causalité est désormais considérée comme l'un des éléments manquants les plus importants nécessaires pour permettre un véritable progrès dans le domaine de l'IA.

L'IA causale comprend la cause et l'effet

Depuis un certain temps, les experts du domaine affirment qu'il est nécessaire de doter les machines de la capacité de raisonner sur les effets et les causes. De grandes marques comme Google, Microsoft, Facebook, Uber et Amazon investissent massivement dans l'IA causale, ce qui a également accéléré la recherche en causalité.

Gartner, le principal cabinet d'analyse technologique, a également répertorié l'IA causale parmi les 25 technologies émergentes susceptibles de transformer les pratiques commerciales. Il semble désormais s'agir d'une course dans l'industrie pour tirer parti des avantages exceptionnels de cette technologie en l'adoptant plus tôt, mais pour cela, il est essentiel de construire d'abord une IA causale mature.

Pour une intelligence réelle, il est nécessaire de donner la priorité à la cause et à l'effet. C'est le problème que manquent les systèmes d'IA prédictifs, et les experts tentent de le résoudre avec l'IA causale. 

Nous sommes plus intelligents que les données car nous comprenons la cause et l'effet, ce que les données ne font pas. Nous utilisons notre capacité de raisonnement grâce à nos connaissances causales pour prédire l'impact d'une action donnée sur une situation, et nous élaborons des stratégies et des plans en conséquence. Nous pouvons imaginer des résultats indésirables ou différents de ceux attendus en nous appuyant sur notre capacité de raisonnement causal. C'est la compétence humaine qui permet de déterminer pourquoi quelque chose s'est terminé comme cela. Ainsi, l'IA qui connaît la cause et l'effet peut également posséder cette capacité, qui est souvent très puissante.

Intégration des connaissances du domaine

L'un des principaux avantages de l'IA causale est l'utilisation des connaissances du domaine, qui peuvent être obtenues auprès d'experts du secteur et intégrées dans le processus du système. De cette manière, les programmeurs peuvent définir certaines relations et contraindre le modèle à respecter la corrélation. Cette capacité permet d'intégrer l'expertise du domaine dans l'apprentissage automatique.

Repérer les facteurs sous-jacents n'est pas le seul avantage de l'utilisation de l'IA causale ; elle permet également de concevoir des processus qui peuvent modifier les résultats en utilisant les algorithmes de l'IA causale pour poser des questions de raisonnement. 

Disons que vous souhaitez évaluer un programme de formation pour les instructeurs afin d'améliorer leurs compétences. De quoi peut-on attendre d'un stagiaire pour améliorer ses notes ? Ou, par exemple, un superviseur d'usine de fabrication sait que lorsque la température dans la chambre X augmente, la pression dans la chambre Y augmente également. Ainsi, cette connaissance acquise par l'humain peut être intégrée à l'IA et garantir que le système respecte toujours ces critères. 

Les systèmes d'intelligence artificielle actuels ne sont pas alignés de manière intelligente avec les valeurs humaines. L'IA causale représente le summum de l'intelligence artificielle explicable et de l'équité des systèmes d'IA. Les systèmes basés sur la causalité offrent de meilleures performances et une explicabilité du processus, tandis que l'IA conventionnelle se concentre sur certains aspects de la précision en ignorant la transparence. Connaître les réponses à des questions complexes de type « et si » nous aide à comprendre le fonctionnement du monde réel et nous permet de prendre les bonnes décisions pour obtenir de meilleurs résultats.