Le phénomène de la « boîte noire » en intelligence artificielle (IA) désigne le manque de transparence dans le fonctionnement interne de certains modèles d'IA, notamment les réseaux neuronaux complexes comme ceux utilisés en apprentissage profond. Ces modèles produisent des résultats (prédictions, décisions) sans fournir d'explications claires sur comment ou pourquoi ils sont parvenus à ces conclusions. En d'autres termes, les entrées et sorties sont visibles, mais le processus de transformation entre les deux reste opaque, même pour les développeurs.
Problèmes soulevés par la « boîte noire » :
Manque de transparence : Les utilisateurs et les développeurs ne comprennent pas les mécanismes internes, ce qui rend difficile l'explication des décisions prises par l'IA, par exemple dans des domaines critiques comme la médecine ou la justice.
Problèmes éthiques : Une IA opaque peut produire des biais non détectés ou des décisions injustes, ce qui pose des questions d'équité et de responsabilité.
Confiance réduite : Les utilisateurs sont moins susceptibles de faire confiance à un système dont ils ne comprennent pas le fonctionnement, limitant son adoption dans des contextes sensibles.
Difficulté de débogage : En cas d'erreur ou de comportement inattendu, il est ardu d'identifier la cause, ce qui complique l'amélioration ou la correction du modèle.
Conformité réglementaire : Dans des secteurs réglementés (ex. : santé, finance), où les décisions doivent être justifiées, une IA boîte noire peut ne pas répondre aux exigences légales.
Pour pallier ce problème, des recherches sont menées sur l'IA explicable (XAI), visant à rendre les modèles plus interprétables, par exemple via des techniques comme les cartes d'importance (saliency maps) ou les explications basées sur des règles.
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