intelligence artificielle devient rapidement omniprésente, avec des entreprises de divers secteurs qui utilisent l'IA pour fournir un service client exceptionnel, augmenter la productivité, rationaliser les opérations et ramener le retour sur investissement.
Cependant, les entreprises pensent que la mise en œuvre de solutions basées sur l'IA est une solution ponctuelle et continuera à fonctionner avec brio. Pourtant, ce n'est pas comme ça que l'IA fonctionne. Même si vous êtes l'organisation la plus encline à l'IA, vous devez avoir humain dans la boucle (HITL) pour minimiser les risques et maximiser les bénéfices.
Mais l'intervention humaine est-elle nécessaire dans les projets d'IA ? Découvrons-le.
L'IA permet aux entreprises de réaliser l'automatisation, d'obtenir des informations, de prévoir la demande et les ventes et de fournir un service client irréprochable. Cependant, les systèmes d'IA ne sont pas autonomes. Sans intervention humaine, l'IA peut avoir des conséquences indésirables. Par exemple, Zillow, une société immobilière numérique alimentée par l'IA, a dû fermer boutique parce que son algorithme propriétaire n'a pas réussi à fournir résultats précis.
L'intervention humaine est une nécessité de processus et une exigence de réputation, financière, éthique et réglementaire. Il devrait y avoir un humain derrière la machine pour s'assurer que les freins et contrepoids de l'IA sont en place.
Selon ce rapport d'IBM, le principaux obstacles à l'adoption de l'IA comprennent un manque de compétences en IA (34%), une trop grande complexité des données (24%), et autres. Une solution d'IA n'est aussi bonne que les données qui y sont introduites. Des données fiables et impartiales et l'algorithme déterminent l'efficacité du projet.
Qu'est-ce qu'un Human-in-the-Loop ?
Les modèles d'IA ne peuvent pas faire de prédictions précises à 100 % car leur compréhension de l'environnement est basée sur des modèles statistiques. Pour éviter l'incertitude, les commentaires des humains aident le système d'IA à peaufiner et à ajuster sa compréhension du monde.
Humain-dans-le-boucle (HITL) est un concept utilisé dans le développement de solutions d'IA en tirant parti de la machine et intelligence humaine. Dans une approche HITL conventionnelle, l'implication humaine se produit dans une boucle continue de formation, d'ajustement, de test et de recyclage.
Avantages d'un modèle HITL
Un modèle HITL présente plusieurs avantages pour la formation de modèles basés sur ML, en particulier lorsque données d'entraînement est rare ou dans des scénarios extrêmes. De plus, par rapport à une solution entièrement automatisée, une méthode HITL fournit des résultats plus rapides et plus efficaces. Contrairement aux systèmes automatisés, les humains ont la capacité innée de tirer rapidement parti de leurs expériences et de leurs connaissances pour trouver des solutions aux problèmes.
Enfin, par rapport à une solution entièrement manuelle ou entièrement automatisée, le fait d'avoir un humain dans la boucle ou un modèle hybride peut aider les entreprises à contrôler le niveau d'automatisation tout en développant l'automatisation intelligente. Avoir une approche HITL contribue à améliorer la sécurité et la précision de la prise de décision de l'IA.
Défis lors de la mise en œuvre d'un Human-in-the-Loop
La mise en œuvre de HITL n'est pas une tâche facile, d'autant plus que le succès d'une solution d'IA dépend de la qualité des données de formation utilisées pour former le système.
En plus des données de formation, vous avez également besoin de personnes équipées pour gérer les données, les outils et les techniques pour opérer dans cet environnement particulier. Enfin, le système d'IA doit être intégré avec succès dans les flux de travail et les technologies hérités pour augmenter la productivité et l'efficacité.
Applications potentielles
HITL est utilisé pour fournir des données étiquetées avec précision pour la formation du modèle ML. Après l'étiquetage, l'étape suivante consiste à ajuster les données en fonction du modèle en classant les cas extrêmes, en sur-ajustant ou en attribuant de nouvelles catégories. A chaque étape, interaction humaine est essentiel, car une rétroaction continue peut aider à rendre le modèle ML plus intelligent, plus précis et plus rapide.
Bien que l'intelligence artificielle s'adresse à plusieurs industries, elle est largement utilisée dans les soins de santé. Pour améliorer l'efficacité des capacités de diagnostic de l'outil d'IA, il doit être guidé et entraîné par des humains.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique humain dans la boucle ?
Humain-dans-le-Boucle Apprentissage automatique désigne l'implication des humains lors de la formation et du déploiement de modèles basés sur ML. En utilisant cette méthode, le modèle ML est formé pour comprendre et rendre la pareille en fonction de l'intention de l'utilisateur plutôt que du contenu prédéfini. De cette façon, les utilisateurs peuvent découvrir des solutions personnalisées et personnalisées pour leurs requêtes. Comme de plus en plus de personnes utilisent le logiciel, son efficacité et sa précision peuvent être améliorées en fonction des commentaires HITL.
Comment un HITL améliore-t-il l'apprentissage automatique ?
Human-in-the-loop améliore l'efficacité du modèle d'apprentissage automatique de trois manières. Elles sont:
Retour d'information: L'un des principaux objectifs de l'approche HITL est de fournir une rétroaction au système, ce qui permet à la solution d'IA d'apprendre, de mettre en œuvre et de proposer des prédictions précises.
Authentifier: L'intervention humaine peut aider à vérifier l'authenticité et l'exactitude des prédictions faites par algorithmes d'apprentissage automatique.
Suggérer des améliorations : Les humains sont aptes à identifier les domaines à améliorer et à suggérer les changements nécessaires pour le système.
Cas d'usage
Certains des principaux cas d'utilisation de HITL sont :
Netflix utilise Human-in-the-loop pour générer des recommandations de films et d'émissions de télévision en fonction de l'historique de recherche précédent de l'utilisateur.
Le moteur de recherche de Google fonctionne selon les principes "Human-in-the-Loop" pour sélectionner le contenu en fonction des mots utilisés dans la requête de recherche.
Mythes liés à l'utilisation du terme "Humain on the Loop"
Tout ce qui concerne l'humain dans la boucle n'est pas rose et fiable. Les experts s'opposent sérieusement à ceux qui appellent à plus d '«ingérence humaine» dans les systèmes d'IA.
Que les humains soient dans, sur ou n'importe où près de la boucle pour superviser des systèmes complexes tels que l'IA, cela pourrait entraîner des conséquences indésirables. Les solutions automatisées basées sur l'IA prennent des décisions en quelques millisecondes, ce qui rend pratiquement impossible que les humains interagissent de manière significative avec le système.
- Il est impossible pour un humain d'interagir de manière significative avec tous les éléments de l'IA (les capteurs, les données, les actionneurs et l'algorithme ML) en comprenant et en supervisant ces pièces mobiles interdépendantes.
- Tout le monde ne peut pas consulter les codes intégrés au système en temps réel. La contribution d'un expert humain est requise lors de la phase de construction initiale et tout au long du cycle de vie.
- Les systèmes basés sur l'IA doivent prendre des décisions en une fraction de seconde et sensibles au facteur temps. Et faire en sorte que les humains interrompent l'élan et la continuité de ces systèmes sont pratiquement impossibles.
- Les risques associés au HITL sont plus importants lorsque l'intervention se déroule dans des endroits éloignés. Les décalages, les problèmes de réseau, les problèmes de bande passante et d'autres retards peuvent avoir un impact sur le projet. De plus, les gens ont tendance à s'ennuyer lorsqu'ils ont affaire à des machines autonomes.
- Avec l'automatisation croissante à pas de géant, les compétences nécessaires pour comprendre ces systèmes complexes diminuent. Outre des compétences interdisciplinaires et une boussole éthique, il est essentiel de comprendre le contexte du système et de déterminer l'étendue des humains dans la boucle.
Comprendre les mythes associés à l'approche de l'humain dans la boucle aidera à développer des solutions d'IA éthiques, conformes à la loi et efficaces.
En tant qu'entreprise essayant de développer des solutions d'IA, vous devez vous demander ce que signifie « l'humain dans la boucle » et si un humain peut faire une pause, réfléchir, analyser et prendre les mesures appropriées tout en travaillant sur la machine.
Un système Human-in-the-Loop est-il évolutif ?
Bien que la méthode HITL soit généralement utilisée pendant les phases initiales du développement d'applications d'IA, elle doit être évolutive à mesure que l'application se développe. Avoir un humain dans la boucle peut rendre l'évolutivité un défi car elle devient coûteuse, peu fiable et chronophage. Deux solutions peuvent rendre l'évolutivité possible : l'une, utilisant un modèle ML interprétable, et l'autre, un algorithme d'apprentissage en ligne.
Le premier peut être considéré davantage comme un résumé détaillé des données qui peuvent aider le modèle HITL à gérer des quantités massives de données. Dans ce dernier modèle, l'algorithme apprend et s'adapte en permanence au nouveau système et aux nouvelles conditions.
Human-in-the-Loop : les considérations éthiques
En tant qu'êtres humains, nous sommes fiers d'être les porte-drapeaux de l'éthique et de la décence. Nous prenons des décisions basées sur notre raisonnement éthique et pratique.
Mais que se passera-t-il si un robot désobéit à un ordre humain en raison de l'urgence de la situation ?
Comment réagirait-il et agirait-il sans intervention humaine ?
L'éthique dépend du but de ce que le robot est programmé pour faire. Si la systèmes automatisés sont confinés au nettoyage ou à la lessive, leur impact sur la vie ou la santé humaine est minime. D'autre part, si le robot est programmé pour effectuer des tâches critiques et complexes de vie ou de mort, il devrait être capable de décider d'obéir ou non aux ordres.
La solution à ce dilemme consiste à acquérir un ensemble de données d'informations participatives sur la meilleure façon de former des machines autonomes pour gérer les dilemmes éthiques.
En utilisant ces informations, nous pouvons fournir aux robots des sensibilités de type humain étendues. Dans un enseignement supervisé système, les humains collectent des données et entraînent les modèles à l'aide de systèmes de rétroaction. Grâce à la rétroaction humaine dans la boucle, le système d'IA peut être conçu pour comprendre le contexte socio-économique, les relations interpersonnelles, les inclinations émotionnelles et les considérations éthiques.
Il est préférable d'avoir un humain derrière la machine !
Modèles d'apprentissage automatique prospérer grâce à la puissance de données fiables, précises et de qualité, étiquetées, étiquetées et annotées. Et ce processus est effectué par des humains, et avec ces données de formation, un modèle ML est rendu capable d'analyser, de comprendre et d'agir par lui-même. L'intervention humaine est essentielle à chaque étape - en fournissant des suggestions, des commentaires et des corrections.
Donc, si votre solution basée sur l'IA est sous le choc de données insuffisamment étiquetées et étiquetées, vous obligeant à obtenir des résultats moins que parfaits, vous devez vous associer à Shaip, le expert en collecte de données leader sur le marché.
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