Qu'est-ce que l'humain dans la boucle ?
L'humain dans la boucle (HITL) fait référence à un système où un humain peut donner un retour direct à un modèle d'intelligence artificielle (IA). Les humains peuvent interagir directement avec de tels systèmes chaque fois que le modèle d'IA renvoie une prédiction avec une confiance inférieure à l'idéal.
Dans des activités ou des circonstances délicates où les robots seuls ne peuvent pas produire les résultats escomptés, HITL reconnaît l'importance du jugement humain, de la prise de décision et de la supervision.
Les humains participent activement au processus d'IA avant, pendant ou après le fonctionnement du système automatisé. L'objectif principal est de fournir des retours, des orientations, des validations ou une supervision pour améliorer la performance, la précision et la fiabilité de l'IA. Certains assistants virtuels intelligents (IVAs) adoptent ce concept pour fournir des résultats plus précis et exacts.
Applications de l'humain dans la boucle
De nombreux domaines utilisent HITL si la confiance d'un humain est nécessaire dans la prise de décision pour obtenir des résultats précis, fiables et éthiques. Voici quelques-unes des applications de l'humain dans la boucle :
- Modération de contenu. Les réseaux sociaux utilisent fréquemment des techniques HITL pour contrôler le matériel généré par les utilisateurs. En plus des algorithmes de modération automatisés, les personnes examinent le contenu signalé ou rapporté pour voir s'il enfreint les normes communautaires ou les politiques de contenu.
- Support client et chatbots. Un chatbot peut transférer une discussion à un agent humain pour obtenir de l'aide lorsqu'il ne peut pas comprendre ou répondre à la question d'un client. L'agent humain intervient pour offrir une assistance individuelle et gérer les problèmes difficiles, améliorant ainsi l'expérience générale.
- Télémédecine et diagnostic médical. Un expert humain est fréquemment inclus pour corroborer les diagnostics, analyser les résultats et prendre des décisions de traitement judicieuses. Les systèmes d'IA peuvent aider à l'analyse des images médicales ou des données des patients.
- Véhicules autonomes. Dans ce cas, même si le système d'IA du véhicule gère la plupart des responsabilités de conduite, un opérateur ou conducteur humain est prêt à intervenir lorsque le système rencontre des scénarios ambigus ou ne réagit pas comme prévu. La personne surveille la machine et prend le relais si nécessaire.
- Détection de fraude. HITL est utile dans les systèmes de détection de fraude, en particulier pour les organisations financières. Les systèmes automatisés peuvent signaler des transactions ou des activités suspectes pour éviter les faux positifs ou négatifs. Les humains examinent et valident ensuite ces alertes. L'expertise humaine est essentielle pour repérer les schémas de fraude complexes.
- Transcription et traduction de langues. Les entreprises de traduction de langues utilisent fréquemment des systèmes d'humain dans la boucle pour augmenter la précision des traductions. Les traducteurs humains examinent et corrigent les traductions originales produites par les systèmes d'IA pour garantir leur exactitude. Les systèmes automatiques réalisent les transcriptions initiales dans les services de transcription, et les réviseurs et éditeurs humains les vérifient pour en assurer l'exactitude.
Avantages de l'humain dans la boucle
Le cœur des opérations commerciales d'aujourd'hui est l'IA et les modèles d'apprentissage automatique (ML). Les entreprises les utilisent comme instruments pour augmenter les revenus, les bénéfices et l'efficacité. De cette manière, l'avantage commercial principal des algorithmes de ML fait du modèle d'apprentissage automatique HITL un sujet important.
- Étiquetage des données. L'apprentissage automatique avec HITL bénéficie grandement de l'étiquetage des données car il augmente l'efficacité opérationnelle des modèles AI/ML. L'étiquetage des données utilise la contribution humaine qui améliore l'algorithme.
- Résultats de haute qualité. L'efficacité des modèles AI/ML est étroitement corrélée à la qualité des données. Des données plus précises produisent des prédictions plus exactes.
- Retour constant. Malgré la procédure d'étiquetage des données, un retour continu sur la production HITL améliore la précision des modèles ML et garantit la haute qualité de la production HITL.
- Précision. Contrairement à l'IA, le cerveau humain fonctionne raisonnablement bien lorsque les données sont incomplètes ou biaisées. Par exemple, une personne peut dire si quelque chose est un chat ou non en ne regardant que sa queue. En conséquence, l'apport humain devient un composant crucial de HITL qui augmente la précision en cas de données incomplètes.
Meilleures pratiques pour mettre en œuvre l'humain dans la boucle
Les entreprises peuvent combiner les forces des humains et des machines pour atteindre une précision et une efficacité sans précédent. Il est essentiel de trouver le juste équilibre entre le travail humain et le travail machine pour maximiser la performance et la production. Voici quelques points que les entreprises doivent garder à l'esprit lors de la mise en œuvre de l'humain dans la boucle :
- Déterminer la bonne procédure. Recherchez des tâches répétitives et basées sur des règles qui peuvent être facilement automatisées avec l'automatisation des processus robotiques (RPA). Pensez aux tâches qui nécessitent un jugement et une prise de décision humains et examinez sérieusement les procédures déjà externalisées.
- Résumer les rôles de l'humain dans la boucle. Définissez les fonctions et les obligations pour les personnes et les machines et déterminez quelles tâches seront automatisées et lesquelles nécessiteront une intervention humaine. La RPA peut facilement gérer la validation et l'extraction des données, mais les humains sont le meilleur choix pour la réflexion critique ou la prise de décision stratégique.
- Former les membres du personnel. Formez les membres du personnel à utiliser la RPA et l'IA si les utilisateurs souhaitent que le processus d'humain dans la boucle reste interne. Assurez-vous qu'ils connaissent la procédure automatisée et comment gérer les exceptions.
- Système de retour. Créez une boucle de rétroaction impliquant les personnes et les machines. Cela facilite la vérification que les processus automatisés et la prise de décision humaine fonctionnent correctement.
- Suivre les progrès. Vérifiez régulièrement la performance du processus automatisé. Cela permet de détecter et de corriger rapidement tout problème potentiel.
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Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
