Échec de l'IA: 10 causes profondes et exemples réels
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 de graves conséquences 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 d’IA responsable.
Découvrez 10 raisons courantes expliquant les taux élevés d’échecs de projets d’IA et explorez des exemples concrets.
Échecs organisationnels et stratégiques
1. Objectifs métier peu clairs
Mettre en œuvre l’IA sans un problème métier bien défini et des objectifs métier clairs ne suffit pas pour réussir. Au lieu de partir de la solution à un problème métier indéfini, les entreprises doivent d’abord identifier et définir les problèmes métier, puis décider si les techniques et outils d’IA peuvent contribuer 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 métier probabilistes, ce qui signifie que les résultats peuvent varier selon les cas d’usage.
Un objectif métier bien défini peut donner une idée claire de la pertinence de l’IA ou de l’existence d’outils ou de méthodes alternatifs pour résoudre le problème considéré. Cela peut éviter aux entreprises des coûts inutiles.
2. Systèmes d’IA boîte noire
L’IA boîte noire désigne des modèles dont les processus décisionnels internes ne sont pas compréhensibles par les humains. Si les utilisateurs peuvent observer les entrées et les sorties de ces systèmes, le raisonnement derrière les décisions du modèle reste caché.
Par exemple, un système de recrutement par IA peut classer les candidats à partir des CV soumis, mais les facteurs et pondérations exacts qui influencent ce classement ne sont pas visibles. Ce manque de transparence peut contribuer à des échecs potentiels, car les biais présents dans les données d’entraînement peuvent passer inaperçus, les erreurs deviennent difficiles à tracer et à corriger, et les organisations peinent parfois à expliquer ou à justifier des décisions automatisées.
En conséquence, les systèmes opaques peuvent susciter des préoccupations en matière d’équité, de responsabilité et de confiance. Cependant, l’IA boîte noire n’est pas intrinsèquement un échec, car de nombreux modèles de ce type, en particulier des systèmes complexes comme les réseaux neuronaux 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 offrant une visibilité complète sur les applications créées dans ChatGPT, aidant les entreprises à surveiller et à optimiser la façon dont leurs services apparaissent et fonctionnent dans les interfaces pilotées par l’IA.
La solution permet aux équipes d’ingénierie de suivre les performances, l’utilisation et la fiabilité des applications ChatGPT, en éliminant le caractère de « boîte noire » des expériences d’IA embarquées.1
3. Manque de collaboration entre les équipes
Faire travailler une équipe de science des données de manière isolée sur un projet d’IA n’est pas une recette de succès. Réussir un projet d’IA exige une collaboration entre data scientists, ingénieurs de données, professionnels de l’informatique, designers et responsables métier. Créer un environnement technique collaboratif aiderait les entreprises à :
- Garantir que les résultats du projet d’IA seront bien intégrés dans leur architecture technologique globale
- Standardiser le processus de développement de l’IA
- Partager les enseignements et l’expérience, élaborer des bonnes pratiques
- Déployer des solutions d’IA à grande échelle
Il existe des ensembles de pratiques appelés DataOps et MLOps pour combler le fossé entre les différentes équipes et opérationnaliser les systèmes d’IA à grande échelle. De plus, la mise en place d’un centre d’excellence IA fédéré (CoE) où des data scientists de différents domaines métier peuvent collaborer peut améliorer la collaboration.
4. Manque de talents
En raison de cette pénurie de compétences, constituer une équipe de science des données talentueuse peut être coûteux et chronophage. Sans une équipe disposant d’une formation adéquate et d’une expertise du domaine métier, les entreprises ne doivent pas s’attendre à accomplir quoi que ce soit de significatif 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 métier et l’échelle de vos opérations, l’externalisation peut dans un premier temps être une alternative plus rentable à la mise en œuvre d’applications d’IA.
Échecs liés aux données
Les données sont la ressource clé de tout projet d’IA. Les entreprises doivent élaborer une stratégie de gouvernance des données pour garantir 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 type « garbage in, garbage out », à l’échec du projet et au gaspillage des ressources de l’entreprise :
5. Surapprentissage : mémoriser au lieu d’apprendre
Le surapprentissage se produit lorsque les modèles d’IA deviennent trop spécialisés sur les données d’entraînement et ne parviennent pas à généraliser à de nouvelles entrées. Cet échec de l’IA est fréquent dans les modèles d’apprentissage profond utilisés pour la détection de la fraude financière, où l’outil peut reconnaître les schémas de fraude passés tout en manquant les tactiques émergentes.
Le surapprentissage est une raison majeure pour laquelle les projets d’IA échouent, car les technologies propulsées par l’IA doivent s’adapter à des environnements dynamiques plutôt que de se fier à des schémas historiques. Une mauvaise qualité des données et un manque d’observabilité de l’IA aggravent souvent ce problème.
6. Négligence des cas limites : ignorer les scénarios rares
Les cas limites, des 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 ne pas réussir 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 grands modèles de langage et d’apprentissage profond doivent intégrer des données de haute qualité pour améliorer la gestion des cas limites.
7. Dépendance à la corrélation : fausses hypothèses et résultats discriminatoires
Les projets d’IA échouent fréquemment parce que les modèles confondent corrélation et causalité. Par exemple, un système de recrutement propulsé par l’IA peut favoriser des candidats d’un code postal donné, non pas en raison de leurs compétences, mais en raison de biais présents dans les données d’entraînement. Cela peut produire des résultats discriminatoires.
8. Biais des données : renforcer les inégalités et implications éthiques
Le biais des données est un problème critique dans les initiatives d’IA, en particulier dans les modèles de machine learning 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, ce qui conduit à des diagnostics inexacts pour les patients non blancs.
Ces biais intégrés dans les technologies d’IA peuvent créer des implications éthiques et des défis juridiques. Les organisations doivent se concentrer sur les bonnes pratiques de la science des données pour éviter une mauvaise qualité des données et améliorer la précision des projets d’IA.
9. Sous-apprentissage : des modèles d’IA qui manquent de complexité
Le sous-apprentissage se produit lorsque les modèles de ML sont trop simplistes, ce qui entraîne de mauvaises performances. Un chatbot d’IA mal conçu, par exemple, peut avoir du mal à différencier l’intention des utilisateurs, ce qui entraîne 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 cruciale de l’observabilité de l’IA et de l’amélioration continue des modèles ne peut être négligée.
10. Dérive des données : la difficulté de l’IA à s’adapter au changement
Les outils d’IA supposent que les données restent cohérentes, mais les évolutions du monde réel, comme l’évolution du comportement des clients sur une plateforme de médias sociaux, peuvent entraîner une dérive des données.
Les modèles d’IA utilisés pour les prévisions financières ou la recherche juridique doivent être mis à jour fréquemment pour maintenir leur précision. Les organisations qui investissent dans les technologies d’IA doivent donner la priorité à l’observabilité de l’IA pour garantir que les modèles restent fiables à mesure que des millions de nouveaux points de données apparaissent.
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, proxy leurs opérations métier, correctement étiquetées et adaptées à l’outil d’IA déployé. Sinon, les outils d’IA peuvent produire des résultats erronés et être dangereux s’ils sont utilisés pour la prise de décision.
Des experts en collecte de données peuvent aider votre entreprise si vous ne disposez pas immédiatement de données de bonne qualité.
Outre l’observabilité, certaines organisations adoptent des systèmes de surveillance agentique qui suivent de manière autonome le comportement des modèles en production. Les systèmes de surveillance agentique suivent en continu les entrées, les sorties et le comportement des agents en production. Ils analysent les distributions des caractéristiques, les schémas de réponse et les traces d’exécution afin de détecter des problèmes tels que la dérive des données, la dégradation des performances ou des actions anormales des agents.
Lorsque des anomalies sont détectées, les pipelines de surveillance peuvent déclencher des réponses automatisées, telles que des alertes, des contrôles d’évaluation, des workflows de réentraînement, des actions de rollback ou des notifications aux équipes responsables. En identifiant de manière proactive les changements dans les données du monde réel et le comportement des agents, la surveillance agentique contribue à maintenir les performances, la fiabilité et la sécurité des systèmes.
Quels sont quelques 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 de la part d’auteurs, d’artistes et d’organisations de médias, qui affirment que leurs œuvres protégées par le droit d’auteur ont été utilisées pour entraîner des systèmes d’IA sans autorisation.
Certaines décisions de justice ont suggéré que l’entraînement de modèles avec des données obtenues légalement peut être considéré comme un usage loyal, tandis que l’utilisation de copies piratées ou non autorisées pourrait toujours enfreindre la loi sur le droit d’auteur.
Par exemple, Bandcamp a annoncé une politique interdisant la musique et les contenus 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.
Selon les nouvelles règles, les morceaux générés par l’IA et l’utilisation d’outils d’IA pour imiter d’autres artistes ou styles sont interdits, et les utilisateurs peuvent signaler les violations présumées pour examen. La politique vise à garantir que les auditeurs peuvent avoir confiance que la musique sur Bandcamp est créée par de vraies personnes et à protéger les musiciens indépendants afin qu’ils ne soient pas éclipsés par de grands volumes de contenu généré par l’IA.2
Incidents impliquant des voitures autonomes
Une analyse récente du programme de robotaxis de Tesla a révélé que les véhicules autonomes sont impliqués dans des accidents nettement plus souvent que les conducteurs humains.
D’après les rapports de sécurité de Tesla et les 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. À titre de comparaison, les conducteurs humains subissent généralement un accident mineur environ tous les 229 000 miles, ce qui suggère que les robotaxis de Tesla ont environ quatre fois plus d’accidents, et jusqu’à huit fois plus souvent lorsqu’on utilise les référentiels de sécurité fédéraux.3
Apple Intelligence : résumés d’actualité trompeurs
La BBC a déposé une plainte auprès d’Apple concernant des inexactitudes dans les résumés d’actualité générés par l’IA d’Apple, connus sous le nom d’« Apple Intelligence ». Ces résumés, diffusés sous forme de notifications iPhone, ont attribué à tort de fausses informations à la BBC.
Un exemple notable concernait une notification affirmant à tort que Luigi Mangione, arrêté pour le meurtre du PDG d’UnitedHealthcare, Brian Thompson, s’était suicidé, une information que la BBC n’avait pas rapportée.
Des erreurs ultérieures comprenaient une notification annonçant à tort que le joueur de fléchettes Luke Littler avait remporté le championnat du monde de fléchettes de la PDC avant que la finale n’ait eu lieu.
En réponse à ces problèmes, Apple a reconnu que ses fonctionnalités d’IA étaient encore en version bêta et a annoncé son intention de désactiver temporairement les résumés de notifications pour les applications d’actualité et de divertissement. L’entreprise a également déclaré qu’une mise à jour logicielle serait publiée pour préciser quand les notifications sont générées par l’IA, afin de prévenir la désinformation future et de préserver l’intégrité de la diffusion de l’information.4
Échec du chatbot d’Air Canada
Air Canada a connu des ennuis juridiques après que son chatbot d’IA a mal informé un client sur le remboursement des tarifs en cas de deuil. Le chatbot a indiqué à tort qu’il pouvait demander un remboursement dans les 90 jours suivant la réservation, mais la compagnie aérienne a ensuite refusé, invoquant sa politique réelle.
Le client a déposé une plainte et un tribunal a jugé qu’Air Canada était responsable de toutes les informations figurant 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 été critiqué pour avoir fourni des réponses apparemment biaisées favorisant la vice-présidente Kamala Harris par rapport à l’ancien président Donald Trump.
Lorsque les utilisateurs demandaient à Alexa pourquoi ils devraient voter pour Harris, l’assistante mettait en avant ses réalisations et son engagement en faveur d’idéaux progressistes. À l’inverse, lorsqu’on lui posait la même question au sujet de Trump, Alexa refusait de fournir un soutien, invoquant une politique interdisant la promotion de personnalités politiques précises.
Amazon a attribué cette divergence à une erreur résultant d’une récente mise à jour logicielle destinée à améliorer les capacités d’IA d’Alexa. L’entreprise a déclaré que le problème avait été rapidement corrigé dès sa découverte et a souligné qu’Alexa est conçue pour fournir des informations impartiales sans favoriser un parti politique ou un candidat.6
IBM Watson pour l’oncologie
Le partenariat d’IBM avec l’Université du Texas M.D. est un exemple bien connu d’échec de projet d’IA. Selon StatNews, des documents internes d’IBM montrent que Watson donnait fréquemment des conseils erronés en matière de traitement du cancer, comme prescrire des médicaments favorisant les saignements à un patient souffrant d’hémorragie sévère.
Les données d’entraînement de Watson contenaient un petit nombre de données hypothétiques de patients atteints de cancer plutôt que des données réelles de patients. Selon un rapport de l’administration du système de l’Université du Texas, le projet a coûté 62 millions de dollars pour M.D. Anderson sans résultat.7
L’outil de recrutement par IA d’Amazon
L’outil de recrutement par IA d’Amazon, qui a fait preuve de discrimination envers les femmes, est un autre exemple courant d’échec de l’IA. L’outil a été entraîné sur un dataset composé principalement de CV de candidats masculins, et il en a déduit que les candidates 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, d’Amazon et de 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 qualifiées de « racy » que des photos similaires d’hommes. Dans un cas, l’IA de Microsoft a classé des images de dépistage du cancer du sein de l’Institut national du cancer des États-Unis comme potentiellement explicites.9
Autre exemple : des chercheurs en IA ont constaté que les technologies commerciales de reconnaissance faciale, telles que celles d’IBM, de Microsoft et d’Amazon, obtenaient de mauvais résultats sur les femmes à la peau foncée et de bons résultats sur les hommes à la peau claire.10
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}Journal des modifications
7 mises à jourL'introduction a été étendue pour inclure un résumé des 10 raisons courantes des échecs de projets d'IA.
Liens de référence
Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.
Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d’un master en psychologie sociale et d’une licence en relations internationales.
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