Lundi 11 avril 2021
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L’intelligence artificielle (IA) dans sa forme la plus aboutie, le deep learning, est la preuve que des perspectives nouvelles s’ouvrent à ceux qui placent leur confiance dans l’expérimentation. D’hypothèses en mises en pratique, la data science fait de la démarche scientifique le terreau des technologies de demain. Explications.
Expérimenter pour comprendre
De la boîte noire à l’aboutissement de modèles reproductibles explicables, il y a plus d’un pas à réaliser, c’est un chemin sinueux à parcourir. De l’intelligence artificielle, on ne comprend pas tout. On n’explique pas tout. Faire appel à la démarche scientifique est ainsi indispensable. Elle est même vitale pour donner du sens à des résultats, complexes pour le data scientist, mais simples pour la machine.
La démarche scientifique est un processus basé sur l’expérimentation. Elle part d’un constat : un dysfonctionnement, un résultat inexpliqué, un modèle plus performant qu’attendu… S’engage alors une série d’hypothèses pour comprendre le résultat. Quelle variable est la plus déterminante pour l’obtenir ? En testant des hypothèses, en ajustant une variable à la fois, l’expérimentation permet d’isoler quelques facteurs et d’expliquer le résultat. Avant de valider une hypothèse, de nombreuses autres sont écartées. Un travail de longue haleine, un vrai marathon. Si une hypothèse semble faire sens et se vérifie, elle sera réitérée jusqu’à confirmer avec certitude sa validité. L’approche est donc loin du développement prévisible d’un logiciel où l’on connaît le résultat à atteindre et les moyens d’y arriver. Il n’y a pas de ligne droite pour comprendre l’IA. Les possibilités sont nombreuses et forment les opportunités de demain… si la démarche est rigoureuse.
Définir la variable déterminante
Sans la démarche scientifique, l’IA devient approximative, nébuleuse, voire dangereuse. Imaginons des prédictions sur un marché à partir d’un modèle qui n’a pas fait l’objet d’une validation par une démarche scientifique rigoureuse. Le modèle semble efficace, performant, mais l’expert derrière l’analyse ne l’a en réalité que partiellement compris il n’a pas appréhendé toute la portée des variables les plus influentes. Le hasard rentre en jeu et rend le modèle instable, imprévisible. A grande échelle, les dommages peuvent être conséquents.
Pour prendre un exemple concret, le développement des batteries de voiture est une bonne illustration de la question. Imaginez la batterie d’une voiture conçue pour un usage en Europe, quel sera son fonctionnement dans une région plus chaude, plus humide ou plus froide ? La surchauffe est-elle à prévoir ? L’incapacité à démarrer le moteur guette-t-elle l’usager ? Pour une batterie de voiture, la température extérieure est la variable déterminante de l’usage. Si nous appliquons ce constat à l’IA, la démarche scientifique permet ainsi de confirmer la variable déterminante de chaque modèle. La démarche scientifique accumule des connaissances sur la boîte noire de l’IA. Elle assure la reproductibilité des résultats et garantit leur fiabilité.
Aller plus loin pour créer de la valeur
S’engager dans une démarche scientifique est ainsi l’assurance d’une IA dont l’usage est transparent. Une IA plus éthique. Par éthique, nous entendons qu’elle n’est utilisée qu’avec la certitude de sa performance et l’assurance de sa fiabilité. Elle prend du temps à être développée, mais offre la solidité du résultat. Pour l’IA, l’inconnu est la source de valeur ajoutée en offrant des modèles plus performants que de simples logiciels. Elle pousse à l’innovation constante.
Chez Homiwoo, nous nous inscrivons dans cette démarche scientifique pensée sur le long terme. Dans cette recherche d’innovation viable et pérenne. Nous garantissons à nos clients des modèles nouveaux, une approche qui fait la différence dans la compréhension fine du marché de l’immobilier. Nous garantissons des modèles fiables et durables. Cette remise en question constante pour se rapprocher de l’excellence nous a récemment permis de remporter l’appel à projet « Concours d’innovation i-Nov » 2020 de BPI France dans la catégorie « Deeptech ». Ce dispositif a pour objectif de soutenir financièrement des projets d’innovation dont le potentiel est reconnu comme étant particulièrement fort pour l’économie française.
Cette reconnaissance par nos pairs et de notre culture fait notre fierté. Notre objectif est d’être les pionniers d’un nouvel usage de l’IA. Plus innovant, mais aussi plus rigoureux.
William Violet, CEO, et Adrien Bernhardt, CTO d’Homiwoo