Échec de l'IA: 10 causes profondes et exemples concrets
Qu'il s'agisse d'un accident de voiture autonome, d'un algorithme biaisé ou d'une panne d'un chatbot de service client, les défaillances des systèmes d'IA déployés peuvent avoir des conséquences graves et soulever d'importantes questions éthiques et sociétales.
En identifiant et en traitant les problèmes sous-jacents, les entreprises peuvent atténuer les risques associés à l'IA et garantir qu'elle est utilisée de manière sûre et éthique, conformément aux meilleures pratiques de l'IA responsable.
Découvrez 10 raisons courantes des taux élevés d'échec des projets d'IA et explorez des exemples concrets.
Défaillances organisationnelles et stratégiques
1. Objectifs commerciaux flous
Mettre en œuvre l'IA sans problème commercial bien défini et sans objectifs commerciaux clairs ne suffit pas pour réussir. Au lieu de partir de la solution pour un problème commercial indéfini, les entreprises doivent d'abord déterminer et définir les problèmes commerciaux, puis décider si les techniques et outils d'IA aideront à les résoudre.
De plus, mesurer les coûts et les avantages potentiels d'un projet d'IA est difficile car :
- Développer un projet d'IA et construire/entraîner un modèle d'IA est de nature expérimentale et peut nécessiter un long processus d'essais et d'erreurs.
- Les modèles d'IA tentent de résoudre des problèmes commerciaux probabilistes, ce qui signifie que les résultats peuvent ne pas être les mêmes pour chaque cas d'utilisation.
Un objectif commercial bien défini peut fournir une idée claire de savoir si l'IA est le bon outil ou s'il existe des outils ou méthodes alternatifs pour résoudre le problème en question. Cela peut sauver les entreprises de coûts inutiles.
2. Systèmes d'IA boîte noire
La boîte noire de l'IA fait référence aux modèles dont les processus de prise de décision internes ne sont pas compréhensibles par les humains. Bien que les utilisateurs puissent observer les entrées et les sorties de ces systèmes, le raisonnement derrière les décisions du modèle reste caché.
Par exemple, un système d'IA de recrutement peut classer les candidats à un emploi sur la base des CV soumis, mais les facteurs et les poids exacts influençant ces classements ne sont pas visibles. Ce manque de transparence peut contribuer aux échecs potentiels car les biais dans les données d'entraînement peuvent rester non détectés, les erreurs deviennent difficiles à tracer et à corriger, et les organisations peuvent avoir du mal à expliquer ou justifier les décisions automatisées.
En conséquence, les systèmes opaques peuvent soulever des préoccupations concernant l'équité, la responsabilité et la confiance. Cependant, l'IA boîte noire n'est pas intrinsèquement un échec, car de nombreux modèles, en particulier les systèmes complexes comme les réseaux de neurones profonds, peuvent être très précis et efficaces.
Le principal défi est que lorsque des problèmes surviennent, leurs causes sont difficiles à identifier, ce qui fait de l'IA boîte noire un risque de fiabilité et de gouvernance plutôt qu'un échec en soi.
Par exemple, New Relic propose une solution à ce défi. L'entreprise a annoncé une solution d'observabilité qui offre une visibilité complète sur les applications construites dans ChatGPT, aidant les entreprises à surveiller et à optimiser l'apparence et le fonctionnement de leurs services à l'intérieur des interfaces pilotées par l'IA.
La solution permet aux équipes d'ingénierie de suivre les performances, l'utilisation et la fiabilité des applications ChatGPT, éliminant la nature « boîte noire » des expériences d'IA intégrées.1
3. Manque de collaboration entre les équipes
Avoir une équipe de science des données travaillant en isolation sur un projet d'IA n'est pas une recette pour le succès. La construction d'un projet d'IA réussi nécessite une collaboration entre les data scientists, les ingénieurs de données, les professionnels de l'IT, les concepteurs et les professionnels métier. Créer un environnement technique collaboratif aiderait les entreprises à :
- Assurer que la sortie du projet d'IA sera bien intégrée dans leur architecture technologique globale
- Standardiser le processus de développement de l'IA
- Partager les apprentissages et l'expérience, développer les meilleures pratiques
- Déployer des solutions d'IA à grande échelle
Il existe des ensembles de pratiques connus sous le nom de DataOps et MLOps pour combler le fossé entre les différentes équipes et opérationnaliser les systèmes d'IA à grande échelle. De plus, établir un Centre d'excellence (CoE) en IA fédéré où les data scientists de différents domaines métier peuvent collaborer peut améliorer la collaboration.
4. Manque de talents
En raison de cette pénurie de compétences, créer une équipe de science des données talentueuse peut être coûteux et prendre du temps. Sans une équipe disposant d'une formation adéquate et d'une expertise métier, les entreprises ne devraient pas s'attendre à accomplir beaucoup avec leur initiative d'IA.
Les entreprises doivent analyser les coûts et les avantages de la création d'équipes de science des données en interne. Selon vos objectifs commerciaux et l'échelle de vos opérations, l'externalisation peut initialement être une alternative plus rentable à la mise en œuvre d'applications d'IA.
Défaillances liées aux données
Les données sont la ressource clé de chaque projet d'IA. Les entreprises doivent développer une stratégie de gouvernance des données pour assurer la disponibilité, la qualité, l'intégrité et la sécurité des données qu'elles utiliseront dans leur projet. Travailler avec des données obsolètes, insuffisantes ou biaisées peut conduire à des situations de « garbage-in-garbage-out », à l'échec du projet et au gaspillage des ressources commerciales :
5. Surapprentissage : Mémoriser au lieu d'apprendre
Le surapprentissage se produit lorsque les modèles d'IA deviennent trop spécialisés dans les données d'entraînement et échouent à généraliser à de nouvelles entrées. Cet échec de l'IA est courant dans les modèles d'apprentissage profond utilisés dans la détection de fraude financière, où l'outil peut ne reconnaître que les schémas de fraude passés et manquer les tactiques émergentes.
Le surapprentissage est une raison majeure pour laquelle les projets d'IA échouent, car les technologies alimentées par l'IA doivent s'adapter aux environnements dynamiques plutôt que de s'appuyer sur des schémas historiques. Une mauvaise qualité des données et un manque d'observabilité de l'IA exacerbent souvent ce problème.
6. Négligence des cas limites : Ignorer les scénarios rares
Les cas limites, scénarios rares mais critiques, conduisent souvent les systèmes d'IA à prendre de mauvaises décisions. Dans les véhicules autonomes, un chatbot d'IA conçu pour la navigation peut échouer à traiter des conditions de conduite inhabituelles.
Ignorer les cas limites dans les initiatives d'IA peut entraîner des pertes financières, des risques pour la sécurité et une perte de confiance des clients. Les organisations disposant de modèles de langage et d'apprentissage profonds doivent intégrer des données de haute qualité pour améliorer la gestion des cas limites.
7. Dépendance à la corrélation : Faux présupposés et résultats discriminatoires
Les projets d'IA échouent fréquemment en raison de modèles confondant corrélation et causalité. Par exemple, un système de recrutement alimenté par l'IA pourrait favoriser les candidats d'un code postal spécifique, non pas en raison de compétences mais en raison de biais intégrés dans les données d'entraînement. Cela peut entraîner des résultats discriminatoires.
8. Biais des données : Renforcer l'inégalité et implications éthiques
Le biais des données est un problème critique dans les initiatives d'IA, en particulier dans les modèles d'apprentissage automatique utilisés pour la prise de décision. Un exemple bien connu est celui des modèles d'IA de santé entraînés principalement sur des données de patients blancs, conduisant à des diagnostics inexacts pour les patients non blancs.
De tels biais intégrés dans les technologies d'IA peuvent créer des implications éthiques et des défis juridiques. Les organisations doivent se concentrer sur les meilleures pratiques de science des données pour éviter une mauvaise qualité des données et améliorer la précision dans les projets d'IA.
9. Sous-apprentissage : Modèles d'IA manquant de complexité
Le sous-apprentissage se produit lorsque les modèles d'IA sont trop simplistes, conduisant à de mauvaises performances. Un chatbot d'IA mal conçu, par exemple, peut avoir du mal à différencier l'intention de l'utilisateur, entraînant des mensonges du chatbot et des recommandations incorrectes.
Les projets d'IA échouent lorsque les organisations s'appuient sur des modèles sous-entraînés sans affiner leur capacité à traiter des schémas complexes. L'importance critique de l'observabilité de l'IA et de l'amélioration continue des modèles ne peut être négligée.
10. Dérive des données : La lutte de l'IA pour s'adapter au changement
Les outils d'IA supposent que les données restent cohérentes dans le temps, mais les changements du monde réel, tels que l'évolution du comportement des clients sur une plateforme de médias sociaux, peuvent entraîner une dérive des données.
Les modèles d'IA utilisés dans les prévisions financières ou la recherche juridique doivent être mis à jour fréquemment pour maintenir la précision. Les organisations investissant dans les technologies d'IA doivent prioriser l'observabilité de l'IA pour garantir que les modèles restent fiables alors que des millions de nouvelles points de données émergent.
Avant de se lancer dans un projet d'IA, les entreprises doivent s'assurer qu'elles disposent de données suffisantes et pertinentes provenant de sources fiables qui représentent leurs opérations commerciales, ont des étiquettes correctes et sont adaptées à l'outil d'IA déployé. Sinon, les outils d'IA peuvent produire des résultats erronés et être dangereux s'ils sont utilisés dans la prise de décision.
Les experts en collecte de données peuvent aider votre entreprise si vous ne disposez pas de données de bonne qualité immédiatement disponibles.
En plus de l'observabilité, certaines organisations adoptent des systèmes de surveillance agentic qui suivent automatiquement le comportement des modèles en production. Les systèmes de surveillance agentic suivent continuellement les entrées, les sorties et le comportement des agents en production. Ils analysent les distributions de fonctionnalités, les modèles de réponse et les traces d'exécution pour détecter des problèmes tels que la dérive des données, la dégradation des performances ou des actions d'agent anormales.
Lorsque des anomalies sont détectées, les pipelines de surveillance peuvent déclencher des réponses automatisées, telles que des alertes, des vérifications d'évaluation, des flux de travail de réentraînement, des actions de retour en arrière ou des notifications aux équipes responsables. En identifiant proactivement les changements dans les données du monde réel et le comportement des agents, la surveillance agentic aide à maintenir les performances, la fiabilité et la sécurité du système au fil du temps.
Ajouter comme source préféréeQuels sont des exemples d'échecs de projets d'IA ?
Poursuites pour violation du droit d'auteur
La croissance rapide de l'IA générative a déclenché plus de 70 poursuites pour violation du droit d'auteur contre des entreprises d'IA, principalement par des auteurs, des artistes et des organisations médiatiques, qui affirment que leurs œuvres protégées par le droit d'auteur ont été utilisées pour entraîner des systèmes d'IA sans permission.
Certaines décisions de justice ont suggéré que l'entraînement de modèles avec des données obtenues légalement pourrait être considéré comme un usage équitable, tandis que l'utilisation de copies piratées ou non autorisées pourrait toujours violer la loi sur le droit d'auteur.
Par exemple, Bandcamp a annoncé une politique interdisant la musique et l'audio générés entièrement ou en grande partie par l'intelligence artificielle.
La plateforme indique que son objectif est de préserver la créativité humaine et de maintenir une relation directe entre les artistes et les fans, en soulignant que la musique est une expression culturelle et sociale plutôt qu'un simple produit numérique.
Sous les nouvelles règles, les pistes générées par l'IA et l'utilisation d'outils d'IA pour imiter d'autres artistes ou styles sont interdites, et les utilisateurs peuvent signaler les violations suspectées pour examen. La politique vise à garantir que les auditeurs puissent faire confiance au fait que la musique sur Bandcamp est créée par de vraies personnes et à protéger les musiciens indépendants d'être éclipsés par de grands volumes de contenu généré par l'IA.2
Incidents impliquant des voitures autonomes
Une analyse récente du programme de robotaxi de Tesla a révélé que les véhicules autonomes sont impliqués dans des accidents de manière significativement plus fréquente que les conducteurs humains.
Sur la base des rapports de sécurité de Tesla et des données réglementaires, la flotte a enregistré 14 accidents sur environ 800 000 miles de conduite, ce qui équivaut à environ un accident tous les 57 000 miles. En comparaison, les conducteurs humains subissent généralement un accident mineur tous les 229 000 miles, ce qui suggère que les robotaxis de Tesla ont des accidents environ quatre fois plus fréquemment et jusqu'à huit fois plus souvent lors de l'utilisation des benchmarks de sécurité fédéraux.3
Résumés de nouvelles trompeurs d'Apple Intelligence
La BBC a déposé une plainte auprès d'Apple concernant des inexactitudes dans les résumés de nouvelles générés par l'IA d'Apple, connus sous le nom d'« Apple Intelligence ». Ces résumés, livrés sous forme de notifications iPhone, ont attribué à tort de fausses informations à la BBC.
Un cas notable impliquait une notification affirmant faussement que Luigi Mangione, arrêté pour le meurtre du PDG de UnitedHealthcare Brian Thompson, s'était suicidé, une affirmation non rapportée par la BBC.
Des erreurs subséquentes comprenaient une notification annonçant incorrectement que le joueur de fléchettes Luke Littler avait remporté le Championnat mondial de fléchettes PDC avant que le match final ne se produise.
En réponse à ces problèmes, Apple a reconnu que ses fonctionnalités d'IA étaient toujours en version bêta et a annoncé des plans pour désactiver temporairement les résumés de notifications pour les applications de nouvelles et de divertissement. L'entreprise a également déclaré qu'une mise à jour logicielle serait publiée pour clarifier quand les notifications sont générées par l'IA, visant à prévenir la désinformation future et à maintenir l'intégrité de la diffusion des nouvelles.4
Échec du chatbot d'Air Canada
Air Canada a eu des ennuis juridiques après que son chatbot d'IA a mal informé un client concernant les remboursements de tarifs de deuil. Le chatbot a incorrectement déclaré qu'il pouvait demander un remboursement dans les 90 jours suivant la réservation, mais la compagnie aérienne l'a ensuite refusé, citant sa politique réelle.
Le client a déposé une plainte, et un tribunal a statué qu'Air Canada était responsable de toutes les informations sur son site web, ordonnant à la compagnie aérienne d'honorer le remboursement.5
Réponses biaisées d'Amazon Alexa
L'assistant vocal d'Amazon, Alexa, a fait l'objet de critiques pour avoir fourni des réponses apparemment biaisées favorisant la vice-présidente Kamala Harris par rapport à l'ancien président Donald Trump.
Lorsque les utilisateurs ont demandé à Alexa pourquoi ils devraient voter pour Harris, l'assistant a mis en avant ses réalisations et son engagement envers les idéaux progressistes. En revanche, lorsqu'on lui a demandé la même chose à propos de Trump, Alexa a refusé de fournir un soutien, citant une politique contre la promotion de figures politiques spécifiques.
Amazon a attribué cette divergence à une erreur découlant d'une mise à jour logicielle récente destinée à améliorer les capacités d'IA d'Alexa. L'entreprise a déclaré que le problème avait été rapidement résolu dès sa découverte et a souligné qu'Alexa est conçue pour fournir des informations impartiales sans favoriser aucun parti politique ou candidat.6
IBM Watson for Oncology
Le partenariat de IBM avec l'Université du Texas M.D. est un exemple bien connu d'échec de projet d'IA. Selon StatNews, des documents internes de IBM montrent que Watson a fréquemment donné des conseils erronés sur le traitement du cancer, tels que la prescription de médicaments anticoagulants pour un patient souffrant d'hémorragie sévère.
Les données d'entraînement de Watson contenaient un petit nombre de données de patients cancéreux hypothétiques plutôt que de vraies données de patients. Selon un rapport de l'administration du système de l'Université du Texas, le coût du projet était de 62 millions de dollars pour M.D. Anderson sans réalisation.7
Outil de recrutement d'IA d'Amazon
L'outil de recrutement d'IA d'Amazon qui a discriminé les femmes est un autre exemple populaire d'échec de l'IA. L'outil a été entraîné sur un ensemble de données contenant principalement des CV de candidats masculins, et il a interprété que les candidates femmes étaient moins préférables.8
Discrimination raciale et sexuelle dans les outils de reconnaissance faciale
Une enquête du Guardian a révélé que les systèmes d'IA de Microsoft, Amazon et Google, utilisés par les plateformes de médias sociaux pour recommander du contenu, présentent un biais de genre notable dans leur traitement des corps masculins et féminins.
L'étude a révélé que les images de femmes étaient plus fréquemment étiquetées comme « osées » par rapport à des photos similaires d'hommes. Dans un cas, l'IA de Microsoft a classé des images de dépistages du cancer du sein de l'Institut national du cancer des États-Unis comme potentiellement sexuellement explicites.9
Un autre exemple est que des chercheurs en IA ont découvert que les technologies commerciales de reconnaissance faciale, telles que celles de IBM, de Microsoft et d'Amazon, ont mal performé sur les femmes à la peau foncée et bien sur les hommes à la peau claire.10
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