{"id":6297,"date":"2026-07-30T07:47:47","date_gmt":"2026-07-30T05:47:47","guid":{"rendered":"https:\/\/metamandrill.com\/?p=6297"},"modified":"2026-07-31T17:13:04","modified_gmt":"2026-07-31T15:13:04","slug":"comment-lia-prend-elle-des-decisions-qui-ne-sont-pas-comme-vous-le-pensez","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/metamandrill.com\/fr\/how-does-ai-make-decisions-not-the-way-you-think\/","title":{"rendered":"Comment l&#039;IA prend-elle des d\u00e9cisions\u00a0? Pas comme vous l&#039;imaginez."},"content":{"rendered":"<p><em>L&#039;IA ne prend pas de d\u00e9cisions comme vous. La plupart des syst\u00e8mes re\u00e7oivent des donn\u00e9es, les traitent \u00e0 l&#039;aide d&#039;une fonction pr\u00e9d\u00e9finie apprise lors de l&#039;entra\u00eenement, produisent un score, puis v\u00e9rifient si ce score d\u00e9passe un seuil fix\u00e9 au pr\u00e9alable. Il n&#039;y a ni \u00e9valuation des options, ni d\u00e9lib\u00e9ration, ni prise de d\u00e9cision. Comprendre cette distinction change la donne quant aux personnes r\u00e9ellement responsables lorsqu&#039;un r\u00e9sultat algorithmique vous affecte.<\/em><\/p>\n<blockquote>\n<h3>POINTS CL\u00c9S \u00c0 RETENIR<\/h3>\n<ul>\n<li>La plupart des syst\u00e8mes d&#039;IA ne d\u00e9lib\u00e8rent pas et ne pond\u00e8rent pas les options comme le font les humains. Nombre d&#039;entre eux calculent un score num\u00e9rique \u00e0 partir des donn\u00e9es d&#039;entr\u00e9e et le comparent \u00e0 un seuil pr\u00e9alablement d\u00e9fini par un op\u00e9rateur.<\/li>\n<li>Appeler la sortie algorithmique une <em>\u201c&quot;d\u00e9cision&quot;\u201d<\/em> transf\u00e8re discr\u00e8tement la responsabilit\u00e9 morale et juridique des humains qui ont construit et d\u00e9ploy\u00e9 le syst\u00e8me au syst\u00e8me lui-m\u00eame.<\/li>\n<li>Une enqu\u00eate men\u00e9e en 2023 aupr\u00e8s de chercheurs en IA a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que seulement 20 % d&#039;entre eux pensent qu&#039;il est probable que d&#039;ici 2028, les utilisateurs seront capables de conna\u00eetre les v\u00e9ritables raisons qui sous-tendent les r\u00e9sultats d&#039;un syst\u00e8me d&#039;IA.<\/li>\n<li>L\u2019article 22 du RGPD et la loi europ\u00e9enne sur l\u2019IA exigent tous deux des explications pour les d\u00e9cisions automatis\u00e9es affectant les personnes, mais 60 % des mod\u00e8les de production restent effectivement inexplicables.<\/li>\n<li>Comprendre le m\u00e9canisme sous-jacent <em>\u201c D\u00e9cisions de l\u2019IA \u201d<\/em> modifie les personnes que vous tenez responsables lorsqu&#039;un r\u00e9sultat algorithmique vous affecte.<\/li>\n<\/ul>\n<\/blockquote>\n<h2>Comment l&#039;IA prend-elle des d\u00e9cisions ?<\/h2>\n<p>La plupart des syst\u00e8mes d&#039;IA ne prennent pas de d\u00e9cisions au sens o\u00f9 vous choisiriez votre repas du midi. Un classificateur re\u00e7oit des donn\u00e9es, les traite \u00e0 l&#039;aide de param\u00e8tres appris lors de l&#039;entra\u00eenement, et produit un r\u00e9sultat num\u00e9rique. Un mod\u00e8le d&#039;approbation de pr\u00eat n&#039;\u00e9value pas votre situation comme le ferait un conseiller financier. Il convertit vos donn\u00e9es en un score et v\u00e9rifie si ce score correspond \u00e0 un crit\u00e8re pr\u00e9d\u00e9fini.<\/p>\n<p>Un algorithme de recrutement ne d\u00e9cide pas de vous rejeter comme le fait un responsable du recrutement. Il calcule un chiffre et le compare \u00e0 un seuil d\u00e9fini par quelqu&#039;un d&#039;autre. Le rejet est r\u00e9el. <em>\u201c&quot;d\u00e9cision,&quot;\u201d<\/em> Au sens humain du terme, qui consiste \u00e0 peser le pour et le contre et \u00e0 faire un choix, il s&#039;agit d&#039;une m\u00e9taphore. Et les m\u00e9taphores accomplissent un travail consid\u00e9rable, bien que discret.<\/p>\n<p>Cette m\u00e9taphore n&#039;est pas neutre. Elle influence notre fa\u00e7on de parler de responsabilit\u00e9, la mani\u00e8re dont nous concevons la r\u00e9glementation et notre degr\u00e9 de confort \u00e0 confier des choix importants \u00e0 des syst\u00e8mes qui n&#039;ont pas \u00e9t\u00e9 con\u00e7us pour choisir quoi que ce soit de la mani\u00e8re dont nous le faisons.<\/p>\n<h2>Que se passe-t-il r\u00e9ellement \u00e0 l&#039;int\u00e9rieur de <em>\u201c&quot;D\u00e9cision&quot;\u201d<\/em>?<\/h2>\n<p>Pour les syst\u00e8mes de classification, le m\u00e9canisme repose sur la correspondance de mod\u00e8les avec des poids appris et un seuil, et non sur le raisonnement.<br \/>\nLors de l&#039;entra\u00eenement, un mod\u00e8le ajuste des millions de param\u00e8tres internes afin de minimiser les erreurs sur les donn\u00e9es d&#039;exemple. Chaque param\u00e8tre capture une petite corr\u00e9lation statistique entre les entr\u00e9es et les r\u00e9sultats. Lorsqu&#039;on fournit de nouvelles donn\u00e9es \u00e0 un classificateur entra\u00een\u00e9, celui-ci multiplie les entr\u00e9es par ces param\u00e8tres et calcule un score. Ce score atteint ou non un seuil pr\u00e9d\u00e9fini.<\/p>\n<p>Cette description par seuil convient parfaitement aux classificateurs\u00a0: d\u00e9tection de fraude, notation de cr\u00e9dit, s\u00e9lection des candidats \u00e0 l\u2019embauche. Elle convient moins bien aux syst\u00e8mes g\u00e9n\u00e9ratifs comme les grands mod\u00e8les de langage, qui produisent une sortie jeton par jeton par un processus it\u00e9ratif fa\u00e7onn\u00e9 par la strat\u00e9gie de d\u00e9codage plut\u00f4t que par une simple v\u00e9rification de score et de seuil. Le principe de base reste le m\u00eame\u00a0: le syst\u00e8me ne pond\u00e8re pas les alternatives comme le ferait un humain. Le m\u00e9canisme sp\u00e9cifique diff\u00e8re uniquement selon l\u2019architecture.<\/p>\n<h2>Pourquoi continuons-nous \u00e0 parler de d\u00e9cision ?<\/h2>\n<p>Le langage joue ici un r\u00f4le bien r\u00e9el, et ce n&#039;est pas sans raison.<\/p>\n<p>Quand on parle d&#039;algorithme <em>\u201c&quot;d\u00e9cid\u00e9&quot;\u201d<\/em> En refusant votre pr\u00eat, nous attribuons implicitement une responsabilit\u00e9 au sein du syst\u00e8me. Cette formulation facilite l&#039;acceptation de la d\u00e9cision et rend plus difficile de s&#039;interroger sur les personnes ayant fix\u00e9 le seuil, choisi les donn\u00e9es d&#039;apprentissage et valid\u00e9 le d\u00e9ploiement du syst\u00e8me. Le langage utilis\u00e9 pour la d\u00e9cision masque une s\u00e9rie de choix humains derri\u00e8re un seul mot, donnant l&#039;impression que c&#039;est la machine qui a tranch\u00e9.<\/p>\n<p>Il ne s&#039;agit pas d&#039;une querelle s\u00e9mantique. <a href=\"http:\/\/ico.org.uk\/for-organisations\/uk-gdpr-guidance-and-resources\/artificial-intelligence\/explaining-decisions-made-with-artificial-intelligence\/part-1-the-basics-of-explaining-ai\/what-goes-into-an-explanation\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">L&#039;article 22 du RGPD accorde<\/a> Les individus ont le droit \u00e0 une explication lorsqu&#039;une d\u00e9cision est prise. <em>\u201cuniquement par des moyens automatis\u00e9s\u201d<\/em>. Ce langage r\u00e9glementaire consid\u00e8re l&#039;algorithme comme l&#039;organe d\u00e9cisionnel, ce qui influence la mani\u00e8re dont les entreprises per\u00e7oivent les personnes \u00e0 qui elles doivent des explications et dont elles \u00e9laborent ces explications.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-6302\" src=\"https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs.png\" alt=\"Les syst\u00e8mes d&#039;IA peuvent-ils r\u00e9ellement expliquer leurs propres r\u00e9sultats\u00a0?\" width=\"1000\" height=\"667\" srcset=\"https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-18x12.png 18w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-200x133.png 200w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-300x200.png 300w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-400x267.png 400w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-600x400.png 600w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-768x512.png 768w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-800x534.png 800w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs.png 1000w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/p>\n<h2>Les syst\u00e8mes d&#039;IA peuvent-ils r\u00e9ellement expliquer leurs propres r\u00e9sultats\u00a0?<\/h2>\n<p>G\u00e9n\u00e9ralement non, et les recherches \u00e0 ce sujet sont plus inqui\u00e9tantes que ne le laissent entendre la plupart des articles.<\/p>\n<p>UN <a href=\"http:\/\/arxiv.org\/pdf\/2401.02843\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Enqu\u00eate de 2023 aupr\u00e8s des chercheurs en IA<\/a> Interrog\u00e9s sur la capacit\u00e9 des syst\u00e8mes d&#039;IA les plus performants de 2028 \u00e0 expliquer de mani\u00e8re fiable et intelligible les v\u00e9ritables raisons de leurs r\u00e9sultats, seuls 20 % ont estim\u00e9 que les chances \u00e9taient sup\u00e9rieures \u00e0 50 %. Les techniques actuelles, telles que les scores d&#039;importance des caract\u00e9ristiques, les visualisations de l&#039;attention et les explications contrefactuelles, d\u00e9crivent les corr\u00e9lations sur lesquelles le mod\u00e8le s&#039;appuie. Elles ne fournissent aucune explication comparable \u00e0 celle qu&#039;un humain donnerait pour justifier un choix.<\/p>\n<p>C\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment cet \u00e9cart entre les techniques d\u2019explicabilit\u00e9 et une v\u00e9ritable explication qui constitue le principal obstacle \u00e0 la plupart des initiatives de responsabilisation en IA. On peut certes produire un r\u00e9cit apparemment plausible des variables d\u2019entr\u00e9e les plus importantes. Mais la question de savoir si ce r\u00e9cit refl\u00e8te la r\u00e9alit\u00e9 du fonctionnement du mod\u00e8le, ou s\u2019il s\u2019agit d\u2019une simple approximation, reste une question technique ouverte.<\/p>\n<h2>En quoi cela a-t-il r\u00e9ellement de l&#039;importance ?<\/h2>\n<p>Les enjeux augmentent fortement une fois <em>\u201c D\u00e9cisions de l\u2019IA \u201d<\/em> commencer \u00e0 affecter la vie des gens d&#039;une mani\u00e8re \u00e0 laquelle ils ne peuvent s&#039;opposer.<\/p>\n<p>L\u2019\u00e9valuation du cr\u00e9dit, la s\u00e9lection des candidats \u00e0 l\u2019embauche, la tarification des assurances et la mod\u00e9ration des contenus reposent de plus en plus sur des syst\u00e8mes dont m\u00eame leurs concepteurs ne peuvent pas enti\u00e8rement retracer la logique interne. Les organismes de r\u00e9glementation ont commenc\u00e9 \u00e0 r\u00e9agir directement \u00e0 cette lacune. <a href=\"http:\/\/glacis.io\/guide-ai-explainability\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La loi europ\u00e9enne sur l&#039;IA exige<\/a> Documentation de transparence pour les syst\u00e8mes \u00e0 haut risque, assortie d&#039;obligations sp\u00e9cifiques pour les syst\u00e8mes \u00e0 haut risque dont l&#039;application est provisoirement propos\u00e9e au plus tard le 2 d\u00e9cembre 2027, sous r\u00e9serve d&#039;adoption formelle. La loi SB 26-189 du Colorado exige des utilisateurs de technologies de prise de d\u00e9cision automatis\u00e9e concern\u00e9es qu&#039;ils divulguent la mani\u00e8re dont ces technologies influencent les d\u00e9cisions, la conformit\u00e9 devant entrer en vigueur le 1er janvier 2027.<\/p>\n<p>Ces r\u00e8gles supposent l&#039;existence d&#039;un d\u00e9cideur responsable. En r\u00e9alit\u00e9, elles r\u00e9glementent une fonction de notation et les personnes qui l&#039;ont configur\u00e9e, ce qui est plus difficile \u00e0 l\u00e9gif\u00e9rer clairement que\u2026 <em>\u201c&quot;d\u00e9cision&quot;\u201d<\/em> le cadrage sugg\u00e8re.<\/p>\n<h2>Qui est r\u00e9ellement responsable lorsque\u2026 <em>\u201c&quot;D\u00e9cision&quot;\u201d<\/em> \u00c7a tourne mal ?<\/h2>\n<p>Non pas l&#039;algorithme, car l&#039;algorithme n&#039;a pas \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour choisir quoi que ce soit au sens humain du terme.<\/p>\n<p>La responsabilit\u00e9 incombe aux personnes qui ont s\u00e9lectionn\u00e9 les donn\u00e9es d&#039;entra\u00eenement, fix\u00e9 le seuil, d\u00e9termin\u00e9 le taux d&#039;erreur acceptable et approuv\u00e9 le d\u00e9ploiement du syst\u00e8me. Lorsqu&#039;un algorithme de recrutement \u00e9carte syst\u00e9matiquement des candidats qualifi\u00e9s issus d&#039;un milieu particulier, la solution ne consiste pas \u00e0 demander \u00e0 l&#039;algorithme de revoir sa strat\u00e9gie. Il s&#039;agit plut\u00f4t d&#039;examiner les donn\u00e9es d&#039;entra\u00eenement, le seuil et les personnes qui ont valid\u00e9 ces \u00e9l\u00e9ments.<\/p>\n<p>Certains informaticiens pourraient contester cela, et \u00e0 juste titre\u00a0: techniquement parlant, un classificateur s\u00e9lectionne bien une classe plut\u00f4t qu\u2019une autre, et un agent d\u2019apprentissage par renforcement s\u00e9lectionne bien une action plut\u00f4t qu\u2019une autre. Ce sont des utilisations l\u00e9gitimes de <em>\u201c&quot;d\u00e9cision&quot;\u201d<\/em> En informatique, cette acception op\u00e9rationnelle ne rend pas compte de la port\u00e9e morale et d\u00e9lib\u00e9rative du terme dans son usage courant, celle qui importe lorsqu&#039;on s&#039;interroge sur la responsabilit\u00e9 du r\u00e9sultat. L&#039;\u00e9chelle et la complexit\u00e9 architecturale ne comblent pas cet \u00e9cart. Un calcul plus complexe reste un calcul, et non une prise de d\u00e9cision.<\/p>\n<h2>FAQ<\/h2>\n<h3>Q : L&#039;IA r\u00e9fl\u00e9chit-elle r\u00e9ellement avant de prendre une d\u00e9cision ?<\/h3>\n<p>Pas au sens humain du terme. La plupart des syst\u00e8mes d&#039;IA calculent une sortie \u00e0 partir d&#039;une fonction fixe apprise lors de l&#039;entra\u00eenement, sans d\u00e9lib\u00e9ration ni \u00e9valuation des alternatives. Ce qui ressemble \u00e0 de la pens\u00e9e n&#039;est en r\u00e9alit\u00e9 qu&#039;une reconnaissance de formes par rapport aux relations statistiques des donn\u00e9es d&#039;entra\u00eenement, ex\u00e9cut\u00e9e de la m\u00eame mani\u00e8re \u00e0 chaque fois.<\/p>\n<h3>Q : Puis-je obtenir une explication concernant une d\u00e9cision de l&#039;IA qui me concerne ?<\/h3>\n<p>Conform\u00e9ment \u00e0 l&#039;article 22 du RGPD, vous avez le droit d&#039;obtenir une explication des d\u00e9cisions prises exclusivement par des moyens automatis\u00e9s au sein de l&#039;UE. En pratique, cette explication d\u00e9crit les facteurs ayant influenc\u00e9 le r\u00e9sultat, et non la logique interne du syst\u00e8me, car la plupart des mod\u00e8les de production restent difficiles \u00e0 interpr\u00e9ter, m\u00eame pour leurs propres d\u00e9veloppeurs.<\/p>\n<h3>Q : Qui est responsable lorsqu&#039;un syst\u00e8me d&#039;IA prend une mauvaise d\u00e9cision ?<\/h3>\n<p>Les personnes qui ont con\u00e7u, form\u00e9 et d\u00e9ploy\u00e9 le syst\u00e8me en sont responsables. Elles ont choisi les donn\u00e9es d&#039;entra\u00eenement, d\u00e9fini les seuils d&#039;erreur acceptables et approuv\u00e9 le syst\u00e8me pour utilisation. Le syst\u00e8me ne peut \u00eatre tenu pour responsable moralement car il n&#039;a pas \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour \u00e9valuer les raisons comme le ferait un \u00eatre humain.<\/p>\n<h3>Q : Les syst\u00e8mes d&#039;IA seront-ils un jour capables d&#039;expliquer v\u00e9ritablement leurs d\u00e9cisions ?<\/h3>\n<p>L&#039;avenir est incertain et la communaut\u00e9 d&#039;experts se montre pessimiste. Une enqu\u00eate men\u00e9e en 2023 aupr\u00e8s de chercheurs en IA a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que seulement 20 % d&#039;entre eux estimaient probable que, d&#039;ici 2028, les utilisateurs conna\u00eetraient les v\u00e9ritables raisons des r\u00e9sultats d&#039;un syst\u00e8me d&#039;IA. Les techniques d&#039;explicabilit\u00e9 actuelles se contentent d&#039;approximer ces raisons plut\u00f4t que de les r\u00e9v\u00e9ler directement.<\/p>\n<p><strong>L&#039;IA ne prend pas de d\u00e9cisions comme vous. La plupart des syst\u00e8mes calculent des scores et les comparent \u00e0 des seuils d\u00e9finis, test\u00e9s et approuv\u00e9s par des humains. Chaque fois que nous disons qu&#039;un algorithme a \u201c\u00a0d\u00e9cid\u00e9\u00a0\u201d, nous lui transf\u00e9rons tacitement une responsabilit\u00e9 qui incombe aux humains qui l&#039;ont con\u00e7u. Ce transfert de responsabilit\u00e9 constitue pr\u00e9cis\u00e9ment le d\u00e9ficit de transparence que les autorit\u00e9s de r\u00e9gulation s&#039;efforcent aujourd&#039;hui de combler.<\/strong><\/p>\n<div class='code-block code-block-1' style='margin: 8px 0; clear: both;'>\n<h4>Autres sujets li\u00e9s \u00e0 la technologie immersive<\/h4>\n<strong>Metamandrill.com<\/strong> fournit des informations explicatives et pratiques sur les technologies immersives et des sujets connexes, comme <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/fr\/categorie\/realite-augmentee\/\">r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e<\/a><\/span>, <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/fr\/categorie\/realite-virtuelle\/\">r\u00e9alit\u00e9 virtuelle<\/a><\/span>, <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/fr\/categorie\/mondes-virtuels\/\">mondes et jeux virtuels<\/a><\/span>, <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/fr\/categorie\/technologie\/\">appareils et \u00e9quipement<\/a><\/span>, <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/fr\/categorie\/entretiens\/\">Entretiens avec les fondateurs<\/a><\/span>, <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/fr\/evenements\/\">informations sur l&#039;\u00e9v\u00e9nement<\/a><\/span>, et <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/fr\/categorie\/explicatifs\/\">explicateurs et guides<\/a><\/span>.<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>AI does not make decisions the way you make decisions. 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