Extensibilité

Qu’est-ce que l’extensibilité de l’IA ?

L’extensibilité de l’IA fait référence à la capacité des systèmes d’intelligence artificielle (IA) à étendre leurs compétences à de nouveaux domaines, tâches et ensembles de données sans nécessiter un réentraînement complet ou des modifications architecturales majeures. Ce concept met l’accent sur la conception de systèmes d’IA flexibles et adaptables, leur permettant d’intégrer de nouvelles fonctionnalités, de gérer des tâches supplémentaires et de s’intégrer de manière fluide à d’autres systèmes.

En somme, l’extensibilité de l’IA consiste à créer des systèmes d’IA capables de grandir et d’évoluer avec le temps. Au lieu de construire des applications isolées pour des tâches spécifiques, les systèmes d’IA extensibles sont conçus comme des plateformes pouvant être étendues pour répondre à des besoins évolutifs. Cette approche maximise la valeur des investissements en IA en permettant aux organisations d’étendre efficacement leurs capacités d’IA à mesure que de nouvelles opportunités et défis apparaissent.

Comment l’extensibilité de l’IA est-elle obtenue ?

Atteindre l’extensibilité de l’IA implique l’emploi de diverses techniques et principes de conception permettant aux systèmes d’IA d’être flexibles et adaptables. Les principales méthodes incluent :

Apprentissage par transfert

L’apprentissage par transfert est une technique où un modèle pré-entraîné développé pour une tâche est réutilisé pour accomplir une tâche différente mais connexe. Au lieu d’entraîner un nouveau modèle à partir de zéro, les connaissances du modèle existant sont transférées vers la nouvelle tâche, ce qui réduit la quantité de données et de ressources informatiques nécessaires.

Exemple :

• Un modèle de vision par ordinateur entraîné à reconnaître des animaux peut être adapté pour identifier des espèces végétales en tirant parti des caractéristiques apprises liées à la reconnaissance d’images.
• Un modèle de langage entraîné sur des articles de presse peut être ajusté pour comprendre la terminologie médicale dans des applications de santé.

Apprentissage multi-tâches

L’apprentissage multi-tâches consiste à entraîner un seul modèle à effectuer plusieurs tâches simultanément. Cette approche encourage le modèle à développer des représentations généralisées utiles pour différentes tâches. En partageant les connaissances entre les tâches, le modèle devient plus polyvalent et adaptable.

Exemple :

• Un modèle de langage entraîné à la fois sur la traduction et l’analyse de sentiment peut mieux saisir les nuances linguistiques, le rendant plus efficace lorsqu’il est confronté à de nouvelles tâches liées au langage.
• Un assistant IA entraîné à gérer la planification et la gestion des e-mails peut apprendre des schémas de comportement utilisateur globaux, améliorant ainsi ses performances sur l’ensemble des tâches.

Conception modulaire

La conception modulaire en IA consiste à structurer les systèmes en composants ou modules interchangeables et indépendants. Cette architecture permet d’ajouter de nouvelles fonctionnalités ou de modifier les existantes sans impacter le système central.

Exemple :

• Un système de chatbot où de nouveaux modules peuvent être introduits pour gérer différents types de requêtes ou de langues. Les développeurs peuvent ajouter ces modules sans reconstruire l’ensemble du système.
• Un moteur de recommandation piloté par l’IA peut intégrer de nouvelles sources de données ou algorithmes sous forme de modules séparés, renforçant ses capacités sans perturber la fonctionnalité existante.

Architectures flexibles et adaptables

Concevoir des systèmes d’IA avec la flexibilité en tête garantit qu’ils peuvent s’adapter à des exigences changeantes et intégrer de nouvelles technologies. Cela inclut l’utilisation de normes ouvertes, la conception d’API pour l’interaction avec d’autres systèmes et le support de plugins ou extensions ajoutant de nouvelles fonctionnalités.

Exemple :

• Une plateforme d’IA qui fournit des API permettant aux développeurs de construire des applications personnalisées par-dessus ses fonctionnalités de base.
• Le support de plugins permet à des développeurs tiers d’étendre les capacités du système d’IA, créant ainsi un écosystème d’extensions.

Exemples d’extensibilité de l’IA

Chatbots extensibles

Considérons un chatbot de service client initialement conçu pour gérer les tickets de support. Grâce à l’extensibilité, ce même chatbot peut être étendu pour gérer :

• Demandes de vente : En intégrant un nouveau module dédié aux questions commerciales, le chatbot peut aider les clients avec des informations produits et des décisions d’achat.
• Support informatique : L’ajout d’un module de support informatique permet au chatbot de résoudre des problèmes techniques.
• Questions RH : Étendre le chatbot pour répondre aux questions liées aux ressources humaines augmente son utilité au sein d’une organisation.

Les développeurs peuvent ajouter ces capacités en entraînant le modèle existant sur de nouveaux ensembles de données ou en intégrant de nouveaux modules, sans refondre l’ensemble du système.

Systèmes de vision par ordinateur

Un modèle de vision par ordinateur développé pour le contrôle qualité en industrie peut être étendu pour effectuer :

• Gestion des stocks : Adapter le modèle pour reconnaître et compter les articles en stock.
• Surveillance de la sécurité : Entraîner le modèle à détecter des dangers ou à assurer le respect des protocoles de sécurité.

En s’appuyant sur l’apprentissage par transfert, le modèle peut s’adapter efficacement à ces nouvelles tâches.

Plateformes de traitement du langage naturel (NLP)

Un moteur NLP utilisé pour l’analyse de sentiment sur les réseaux sociaux peut être étendu à :

• Analyse de documents juridiques : Affiner le modèle avec des textes juridiques pour assister à la relecture de contrats.
• Résumé de dossiers médicaux : Adapter le modèle pour résumer les dossiers patients à destination des professionnels de santé.

Cette extension est réalisée en entraînant le modèle sur des données spécifiques au domaine, lui permettant de gérer des tâches spécialisées.

Recherche sur l’extensibilité de l’IA

L’extensibilité de l’IA est un domaine complexe et en évolution qui a suscité un intérêt croissant ces dernières années. Le paysage de la recherche est riche d’études portant sur différents aspects des systèmes d’IA et leur intégration dans divers domaines.

1. Trustworthy, Responsible, and Safe AI: A Comprehensive Architectural Framework for AI Safety with Challenges and Mitigations par Chen Chen et al. (Publié le : 2024-09-12).
   Cet article souligne l’importance cruciale de la sécurité de l’IA dans le contexte des avancées technologiques rapides, notamment avec l’IA générative. Il propose un nouveau cadre traitant la sécurité de l’IA sous les angles de la confiance, de la responsabilité et de la sûreté. L’étude passe en revue les recherches et avancées actuelles, discute des principaux défis et présente des méthodologies innovantes pour la conception et le test de la sécurité de l’IA. L’objectif est de renforcer la confiance dans la transformation numérique en promouvant la recherche sur la sécurité de l’IA. En savoir plus.

2. AI-Mediated Exchange Theory par Xiao Ma et Taylor W. Brown (Publié le : 2020-03-04).
   Ce position paper présente la AI-Mediated Exchange Theory (AI-MET) comme un cadre visant à faciliter la communication et l’intégration entre diverses communautés de recherche humain-IA. AI-MET étend la théorie de l’échange social en considérant l’IA comme un médiateur dans les relations interhumaines. L’article décrit les premiers mécanismes de médiation et montre comment AI-MET peut rapprocher différentes perspectives académiques sur les relations humain-IA. En savoir plus.

3. Low Impact Artificial Intelligences par Stuart Armstrong et Benjamin Levinstein (Publié le : 2017-05-30).
   Cette recherche explore le concept d’IA « à faible impact », qui vise à minimiser les dangers potentiels d’une IA superintelligente en s’assurant qu’elle n’altère pas le monde de manière significative. L’article propose des définitions et des méthodes pour ancrer ce faible impact, tout en abordant les problèmes connus et les axes de recherche future. En savoir plus.

4. On the Utility of Accounting for Human Beliefs about AI Behavior in Human-AI Collaboration par Guanghui Yu et al. (Publié le : 2024-06-10).
   Cette étude met en avant l’importance de prendre en compte les croyances humaines dans la conception d’agents IA pour une collaboration humain-IA efficace. Elle critique les approches existantes qui supposent un comportement humain statique et souligne la nécessité d’intégrer la dynamique des réponses humaines face au comportement de l’IA pour améliorer la performance collaborative. En savoir plus.