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Jusqu’à aujourd’hui, une IA à la fois performante, intelligible et explicable semble être difficilement concevable. Nous serions ainsi toujours confrontés au dilemme apparu dès la fondation de l’IA en 1956 :

• opter pour une IA Symbolique intelligible (système expert boîte-blanche), mais peu performante, car ses règles décisionnelles créées manuellement sont soumises à la limitation de l’entendement humain ;
• ou pour une IA Connexionniste qui est performante, car mobilisant l’apprentissage automatique, mais non-intelligible (réseaux de neurones boîte-noire). Ce schisme originel est en réalité dépassé. Depuis 2003, je propose et défends l’IA Floue Augmentée (IAFA), une IA hétérodoxe hybridant des logiques floues continues, la théorie des Relations Floues d’ordre N [Zalila 1993], et des algorithmes propriétaires d’induction floue automatique reproduisant le raisonnement humain utilisé en sciences expérimentales. Cette IAFA découvre automatiquement, à partir de données de référence, des modèles prédictifs non-linéaires définis par des règles SI…ALORS à logiques continues.
• L’IAFA a pour principal avantage d’être à la fois Robuste et Intelligible : les modèles induits, à forte performance prédictive, sont ainsi auditables par l’expert métier et certifiables par le régulateur. L’IAFA réussit à réaliser ce qui paraîtrait totalement paradoxal : expliciter le non-explicitable, le savoir tacite ou implicite, les perceptions sensorielles ou les décisions expertes prises par instinct ou par intuition, voire le comportement caché de modèles boîte-noire. Applications directes pour la conception d’experts virtuels : l’évaluation sensorielle de produits, la compréhension de l’appétence des clients-cible, la découverte de la formulation optimale d’un nouveau produit, le diagnostic précoce de cancers à partir d’une analyse épigénétique (25 000 variables en interaction), le pilotage d’engins autonomes, l’identification de comportements malveillants, etc.

Une fois validés et certifiés, de tels experts virtuels sont ensuite déployés pour déduire des décisions en temps réel 24/7 de manière déterministe et rationnelle.

Cette IAFA, implémentée dans les robots logiciels xtractis^®, valide d’ores et déjà toutes les exigences de la régulation européenne de 2021 sur les IA de Confiance qui régira le déploiement d’applications IA critiques : on évitera ainsi l’utilisation de modèles boîte-noire qui seraient discriminatoires à l’embauche ou lors de l’octroi d’un crédit, ou dont le comportement caché instable entraînerait des dommages ou blessures aux personnes ou aux installations.

En outre, la souveraineté d’xtractis^® garantirait l’indépendance numérique de l’Europe, dans un monde où la possession d’une IA de Confiance efficiente sera sans conteste un atout stratégique majeur. Zyed ZALILA est le PDG-Fondateur et le Directeur R&D de la société Intellitech, Professeur de mathématiques du flou et d’IA de l’Université de Technologie de Compiègne | Alliance Sorbonne Université