Il existe plusieurs approches pour différentes IAs : tandis que certaines adoptent une approche probabiliste, d’autres, dites déterministes, offrent des résultats reproductibles pour les mêmes données d’entrée. Dès lors, cet article explore le concept de déterminisme en IA ainsi que son importance et ses différents cas d’usage.
Qu’est-ce que le déterminisme en IA ?
Un algorithme déterministe est conçu pour produire systématiquement le même résultat pour un ensemble d’entrées donné. Cela signifie que, pour chaque exécution, l’algorithme suit une séquence fixe d’instructions, sans variation. Cette prédictibilité le rend particulièrement utile pour des décisions où la conformité et la stabilité sont essentielles, comme en finance ou en assurance, où l’on doit pouvoir retracer chaque étape pour garantir la transparence.
À l’inverse, les algorithmes non déterministes, tels que les méthodes de Monte Carlo, ou les IAs génératives, explorent plusieurs chemins d’exécution possibles, introduisant une part de variabilité même avec des entrées identiques. Cette approche est précieuse dans des contextes complexes où l’adaptabilité prime, comme en optimisation ou en apprentissage automatique, où l’on privilégie une solution approchée plutôt qu’une réponse strictement prévisible.
En plus d’être reproductibles, les algorithmes déterministes sont aussi aussi capables de fournir des solutions en temps polynomial, une caractéristique qui optimise le temps de calcul et les ressources. Les algorithmes non déterministes quant à eux peuvent nécessiter un temps exponentiel pour certaines résolutions, en raison de l’exploration de multiples chemins possibles, ce qui les rend plus exigeants en termes de ressources.
Avantages et inconvénients des IA déterministes
Les systèmes d’IA déterministes, par leur capacité à produire des résultats reproductibles et explicables, présentent de nombreux avantages :
Sans hallucinations ni biais : Les IA déterministes peuvent contribuer à diminuer les biais décisionnels en appliquant des règles objectives et immuables. Cela est particulièrement important dans les ressources humaines et le recrutement, où les décisions standardisées permettent d’évaluer chaque candidat de manière équitable. Les systèmes de CRM déterministes, en offrant un service identique pour tous les utilisateurs, peuvent également réduire les préjugés.
Renforcement de la conformité : En appliquant systématiquement les mêmes règles, les IA déterministes facilitent le respect des régulations, particulièrement dans les secteurs soumis à des normes rigoureuses comme la finance ou l’assurance. Les décisions prises sont entièrement traçables et vérifiables, ce qui aide les entreprises à répondre aux audits et à assurer leur conformité.
Optimisation des ressources : Suivant une séquence d’instructions prédéfinie, les algorithmes déterministes consomment moins de ressources, car ils n’exploitent qu’une seule solution à la fois. Cela permet d’économiser en puissance de calcul et d’optimiser l’infrastructure, tout en garantissant des décisions rapides et constantes.
Fiabilité en situation d’urgence : Dans des contextes nécessitant une réactivité immédiate, comme les systèmes d’alerte ou de gestion des risques, le déterminisme permet de prendre des décisions sans délai. Les entreprises peuvent ainsi répondre aux urgences de manière efficace, garantissant sécurité et rapidité dans leurs opérations.
Cependant, malgré ces nombreux avantages évidents, les IA déterministes présentent des limites en matière d’adaptabilité et de capacité à évoluer avec des environnements très dynamiques.
Manque d’adaptation automatique : Contrairement aux modèles d’apprentissage automatique qui peuvent s’améliorer avec de nouvelles données, les IA déterministes n’évoluent pas d’elles-mêmes. Toute mise à jour ou adaptation doit être réalisée manuellement, ce qui peut freiner la capacité du système à s’adapter rapidement aux nouveaux besoins ou aux changements dans les comportements des utilisateurs
Dépendance aux données d’entrées : Les IA déterministes nécessitent une compréhension approfondie du domaine pour pouvoir créer des règles fiables. Cela signifie qu’elles dépendent fortement de la qualité des connaissances intégrées au départ, sans possibilité de s’enrichir de nouvelles informations en temps réel. Cela peut limiter leur efficacité si le domaine évolue rapidement ou si des cas d’usage nouveaux émergent.
Néanmoins, ces limites sont dépassables grâce à l’émergence de l’IA neuro-symbolique (un article sortira prochainement à ce sujet), qui combine la rigueur des algorithmes déterministes avec la flexibilité des modèles d’apprentissage automatique, offrant ainsi une solution prometteuse pour les entreprises.
Ainsi, le déterminisme en IA représente un pilier essentiel pour les entreprises qui valorisent la transparence et la stabilité, et ce, avec des applications pratiques qui transforment en profondeur les processus opérationnels des entreprises.
