Qu'est-ce que l'IA explicable ?

L'IA explicable est un élément clé pour combler le fossé entre les algorithmes sophistiqués et la compréhension humaine. Cependant, elle s'inscrit dans un engagement plus large en faveur d'une IA responsable qui instaure la confiance, garantit la conformité réglementaire et aide les entreprises à aligner l'IA sur leurs valeurs fondamentales.

L'IA explicable s'articule sur des principes clés qui facilitent la compréhension :

• La transparence : expliquer le fonctionnement de la fonctionnalité IA et préciser les données utilisées
• L'interprétabilité : comprendre pourquoi des prévisions ou des décisions ont été formulées

Les modèles d'IA couvrent tout un spectre de transparence, allant des systèmes hautement interprétables aux systèmes boîte noire difficiles à interpréter.

• Les modèles boîte noire se caractérisent par leur fonctionnement interne complexe, ce qui rend leur processus de décision difficile à interpréter ou à prédire pour les humains. Leur complexité signifie qu'ils nécessitent des garanties et des paramètres spécifiques basés sur le cas d'usage pour lequel ils sont conçus. Workday y remédie en fournissant une documentation claire à ses clients, comme des fiches d'information sur l'IA, afin de promouvoir la transparence.
• L'IA interprétable possède une architecture plus simple et plus facile à saisir.
• L'IA explicable offre la plus grande transparence en montrant comment et pourquoi les décisions sont prises.

L'évolution de l'IA raconte une histoire de transformation

Les fondements de l'IA avec des cadres théoriques ont été établis dans les années 1950, avec l'introduction du test de Turing et de concepts précurseurs tels que les chatbots et les robots. Cette période a été suivie par « l'hiver de l'IA », mais dans les années 1980 et 1990, nous avons vu l'IA entrer dans le monde réel par le biais d'applications pratiques. Cette période d'exploration a permis d'étudier comment l'IA pouvait résoudre des problèmes concrets pour les entreprises et la société, dévoilant ainsi son potentiel immense.

Workday est entré en scène en 2005 en tant que société pionnière du Cloud dans la gestion du capital humain et la gestion financière, transformant la technologie d'entreprise et posant les bases d'une innovation continue.

L'importance de l'IA explicable dans l'environnement professionnel actuel

La dépendance croissante à l'égard de l'IA pour soutenir les décisions métier critiques touche tous les secteurs, de la santé à l'industrie manufacturière en passant par le retail. Pourtant, l'expansion rapide de l'IA augmente le risque de conséquences négatives involontaires.

Comparaison entre les modèles d'IA explicables et les modèles d'IA boîte noire

Les modèles boîte noire se caractérisent par leur fonctionnement interne complexe, ce qui les rend difficiles à interpréter. Il est donc nécessaire de se concentrer sur des pratiques robustes de gouvernance et d'atténuation des risques. Les biais sont un risque dans les systèmes d'IA qui doit être activement mesuré et atténué, en fonction de la manière dont la technologie pourrait être utilisée.

Si les modèles interprétables peuvent être plus simples à auditer, des modèles très complexes sont souvent nécessaires pour obtenir des performances optimales. Le choix entre la transparence et la performance pure dépend du cas d'usage spécifique et du profil de risque.

Dans les applications d'entreprise, la supervision humaine est essentielle pour les décisions importantes. Par exemple, un modèle très performant peut prédire des résultats financiers complexes, mais la décision finale d'agir revient à l'utilisateur humain.

Les entreprises utilisent souvent une combinaison de différents types de modèles pour atteindre des objectifs spécifiques. Quel que soit le modèle choisi, la mise en œuvre de garde-fous complets et de contrôles avec supervision humaine est nécessaire pour atténuer les risques associés et garantir la confiance.

Les avantages de l'IA explicable pour les entreprises

Les avantages des pratiques et solutions d'IA explicable ne doivent pas être négligés. Ces solutions répondent au scepticisme des acteurs impliqués, ce qui rend l'IA plus facile à adopter et renforce la confiance à son égard.

L'explicabilité est un domaine de pratiques et de solutions qui offrent une transparence dès la conception, aidant les entreprises à s'aligner sur les normes éthiques et à répondre aux nouvelles exigences de conformité.

La capacité d'interpréter facilement les décisions de l'IA et de comprendre ce qui les a motivées renforce la gestion des risques en permettant d'identifier et de corriger les problèmes plus tôt, soutenant ainsi l'amélioration continue du modèle d'IA.

Relever les défis de l'IA explicable lors de la mise en œuvre

Même avec une stratégie solide, la mise en œuvre de pratiques d'IA explicable présente de réels défis pour les entreprises de toute taille. Les modèles d'IA sous-jacents peuvent eux-mêmes être hautement sophistiqués et complexes. L'objectif est donc de rendre un modèle très performant interprétable sans pour autant sacrifier ses performances.

Le manque de connaissances introduit un autre défi. Les entreprises doivent créer des équipes possédant une expertise en IA et des connaissances du domaine pour produire des explications pertinentes. Elles doivent fournir suffisamment d'informations sans submerger les acteurs impliqués non techniques. Trouver le juste équilibre entre les détails et les performances peut être compliqué si les bonnes personnes ne sont pas en place.

L'approche de Workday garantit que les explications sont directement intégrées dans chaque fonctionnalité d'IA et dans le flux de travail naturel, rationalisant ainsi l'intégration de l'IA explicable dans les processus de gestion.

Intégrer l'IA explicable dans votre gouvernance de l'IA responsable

La mise en œuvre de l'IA explicable commence par l'alignement de ses pratiques sur la gouvernance plus large de l'IA responsable de votre entreprise et par l'évaluation de ses besoins spécifiques en matière de transparence et d'interprétabilité.

Lors de l'intégration de l'IA explicable, tenez compte des exigences éthiques et légales, comme la manière de garantir la conformité aux lois et réglementations en vigueur. Vous devez également déterminer le périmètre nécessaire : les explications sont-elles nécessaires pour chaque décision de l'IA, ou seulement pour celles ayant un impact majeur sur l'entreprise ?

Étant donné que les risques liés à l'IA varient en fonction du contexte et des caractéristiques, les applications d'IA explicable diffèrent souvent selon les fonctions de l'entreprise. Les explications doivent être adaptées aux différents acteurs impliqués, comme les dirigeants, les organismes de contrôle et les utilisateurs finaux, ce qui nécessite la participation active de divers experts en la matière.

L'établissement d'un processus de gouvernance est essentiel. Cela doit inclure le développement d'un cadre de gouvernance clair et d'une culture qui opérationnalise les principes éthiques de l'IA. Un résultat clé de ce cadre est l'établissement de normes de documentation robustes, qui constituent un élément central de la conformité réglementaire, notamment sur la manière dont les décisions de l'IA sont générées et validées. Cette documentation garantit la transparence et la responsabilité dans vos activités de développement et de déploiement de l'IA.

KPI de réussite de l'IA explicable et autres métriques

Le succès de l'IA explicable repose sur des niveaux mesurés de transparence. Les utilisateurs peuvent-ils interpréter correctement les explications de l'IA ? Les acteurs impliqués doivent être en mesure de comprendre et d'appliquer des solutions pratiques basées sur ces explications. L'augmentation des niveaux de confiance indique que les utilisateurs sont plus enclins à agir sur la base des insights fournis par l'IA explicable. Si cette métrique est faible, cela peut indiquer que la confiance reste un problème.

Le respect des normes de transparence sectorielles ou réglementaires se résume à des métriques de vérification de la conformité : la transparence, l'interprétabilité, l'explicabilité et la responsabilité. Le modèle d'IA doit expliquer son processus de décision de manière facilement interprétable. La responsabilité signifie que les modèles d'IA sont responsables de leurs décisions et de leurs actions.

Les autres métriques incluent le taux d'amélioration explicable du modèle d'IA. C'est lié à la responsabilité. Les explications aident-elles à identifier et à corriger les faiblesses du modèle ? Dans un modèle IA vs humain, mesurer le succès de l'IA explicable permet d'améliorer les résultats en optimisant les décisions.

Workday garantit la transparence de l'IA au sein des opérations

L'approche de l'IA explicable chez Workday se concentre sur l'intégration des pratiques dans ses solutions. L'explicabilité est intégrée dans chaque fonctionnalité IA de la plateforme. Workday s'engage à innover avec intégrité, en veillant à ce que l'innovation accélérée soit synonyme d'innovation de confiance, grâce à son socle d'IA responsable qui permet de trouver l'équilibre entre l'efficacité informatique et l'interprétabilité des modèles.

En garantissant la transparence de toutes les explications, Workday contribue à inspirer confiance dans l'IA explicable. Les fonctionnalités intégrées sont parfaitement compatibles avec la plupart des infrastructures IT, garantissant une mise en œuvre et une expérience utilisateur fluides.

Des clients tels que P.F. Chang's utilisent la technologie de l'IA explicable pour transformer leurs services RH et Finance. En adoptant la plateforme Workday axée sur l'IA, P.F. Chang's a pu unifier ses services pour obtenir des insights en temps réel et améliorer l'efficacité de sa structure.

L'IA explicable et son avenir dans la technologie d'entreprise

L'une des techniques émergentes est celle des explications basées sur des concepts, où les modèles d'IA sont entraînés à identifier et expliquer leurs décisions à l'aide de concepts compréhensibles par l'homme plutôt que de caractéristiques brutes.

Les avancées techniques rendent les modèles d'IA explicables plus responsables et plus transparents. Cette amélioration continue aide les entreprises à anticiper l'évolution du paysage réglementaire et à s'adapter en conséquence.

L'explicabilité est cruciale pour instaurer la confiance nécessaire au déploiement responsable de l'IA. En rendant les explications transparentes, les acteurs impliqués sont plus enclins à faire confiance à la technologie et à ses utilisations en entreprise. Workday adopte une approche proactive de l'IA responsable en collaborant activement avec les législateurs pour contribuer à l'élaboration de réglementations applicables, garantissant ainsi un développement sûr et éthique pour les clients.

Workday s'assure qu'une innovation accélérée est synonyme d'innovation de confiance en intégrant des pratiques d'IA responsable conçues pour valoriser le potentiel humain.