S'appuyer sur des modèles d'IA prédictifs dans divers domaines décisionnels risque d'avoir des conséquences catastrophiques en raison du fait qu'ils considèrent généralement la corrélation comme un lien de causalité. Par conséquent, les décideurs doivent adopter une autre approche, l’IA causale, qui peut aider à dent 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 de véritables progrès dans le domaine de l’IA.
L’IA causale comprend les causes et les effets
Depuis un certain temps déjà, les experts du domaine préconisent 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, de sorte que la recherche sur la causalité s’est également accélérée.
Gartner, la principale société d'analyse technologique, a également répertorié l'IA causale parmi les 25 technologies en évolution susceptibles de transformer les pratiques commerciales. Aujourd’hui, l’industrie semble se lancer dans une course pour tirer parti des avantages exceptionnels de cette technologie en l’adoptant plus tôt, mais pour que cela se produise, il est essentiel de construire d’abord une IA causale mature.
Pour une véritable intelligence, il est nécessaire de donner la priorité aux causes et aux effets. C’est le problème qui manque aux systèmes d’IA prédictive, et les experts tentent de le résoudre grâce à l’IA causale.
Nous, les humains, sommes plus intelligents que les données parce que nous comprenons les causes et les effets, mais pas les données. Nous utilisons notre capacité de raisonnement grâce à nos connaissances causales pour prédire l’impact d’une certaine action sur un sujet, nous élaborons donc des stratégies et des plans en conséquence. Nous pouvons imaginer des résultats indésirables ou différents de nos résultats attendus en fonction de notre capacité de raisonnement causal. Il s’agit de la compétence humaine de déterminer pourquoi quelque chose s’est terminé ainsi. Ainsi, l’IA qui connaît les causes et les effets peut aussi avoir cette capacité, souvent très puissante.
Connaissance du domaine à bord
L’un des principaux avantages de l’IA causale réside dans l’utilisation des connaissances du domaine, qui peuvent être obtenues auprès d’experts du domaine et intégrées au processus système. de cette façon, les programmeurs peuvent defi certaines relations et restreindre le modèle pour honorer la corrélation. Cette capacité intègre l’expertise du domaine à l’apprentissage automatique.
Repérer les facteurs sous-jacents n’est pas le seul avantage de l’utilisation de l’IA occasionnelle ; cela permet également de concevoir des processus susceptibles de modifier les résultats en utilisant les algorithmes de l’IA occasionnelle pour poser des questions de raisonnement.
Supposons que vous souhaitiez évaluer un programme de formation destiné aux instructeurs afin d'améliorer leurs compétences. Que faut-il attendre d’un stagiaire pour améliorer ses scores ? Ou, par exemple, un superviseur d'usine de fabrication sait que lorsque la chaleur dans la chambre X augmente, la pression dans la chambre Y augmente également. Ainsi, ces connaissances acquises par l’homme peuvent être intégrées à l’IA et garantir que le système respecte toujours ces critères.
Les systèmes d’IA actuels ne sont pas alignés de manière intelligente sur les valeurs humaines. L’IA causale est 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 meilleure explicabilité du processus, alors que l'IA conventionnelle se concentre sur certaines attentes en matière de précision et ignore la transparence. Connaître les réponses à des questions complexes nous aide à comprendre comment le monde réel fonctionne et nous permet de prendre les bonnes décisions pour de meilleurs résultats.
L'histoire originale peut être vue ici .
