Uncertainty Quantification
La quantification de l’incertitude ("Uncertainty Quantification" or "UQ") désigne l’ensemble des méthodes visant à mesurer, estimer et représenter l’incertitude associée aux prédictions ou aux décisions d’un modèle d’intelligence artificielle. Plutôt que de fournir une sortie “absolue”, le modèle indique également son niveau de confiance, ce qui permet une interprétation plus nuancée et fiable.
Contexte et importance
Dans de nombreux contextes, une prédiction erronée sans indication de doute peut avoir des conséquences majeures : diagnostic médical, systèmes financiers, conduite autonome. La quantification de l’incertitude n’est pas seulement un problème statistique : elle touche à la fiabilité et à la responsabilité de l’IA.
Les techniques d’apprentissage profond classiques sont souvent perçues comme des « boîtes noires » ; introduire une mesure d’incertitude permet de restaurer une forme de transparence, essentielle pour la confiance des utilisateurs et des régulateurs.
Applications pratiques
- Médecine : prédire la probabilité d’une tumeur maligne avec un intervalle de confiance.
- Véhicules autonomes : évaluer le degré d’incertitude dans la détection d’obstacles.
- Finance : calcul du risque de défaut d’un emprunteur avec des marges d’incertitude.
Défis et limites
La difficulté principale réside dans l’équilibre entre précision et fiabilité : un modèle peut sembler performant en moyenne mais présenter une mauvaise gestion des cas rares. De plus, l’introduction de méthodes bayésiennes ou d’ensembles de modèles augmente fortement le coût computationnel.
La quantification de l’incertitude (UQ) s’inscrit au cœur de la quête de fiabilité des systèmes d’IA. Fournir une prédiction brute n’est souvent pas suffisant : ce qui compte, c’est aussi de savoir dans quelle mesure on peut s’y fier. Dans un contexte médical ou juridique, cette information devient déterminante pour la prise de décision.
On distingue généralement deux sources : l’incertitude aléatoire (dûe au bruit et à la variabilité intrinsèque des données) et l’incertitude épistémique (liée au manque de connaissances du modèle, par exemple lorsqu’il se retrouve face à un cas atypique). Identifier le type d’incertitude aide à décider si l’on doit collecter plus de données, améliorer le modèle ou simplement accepter une part d’imprévisibilité.
Les approches varient : modèles bayésiens, réseaux de neurones avec dropout en mode Monte Carlo, ou encore méthodes d’ensembles. Mais un enjeu majeur reste la communication vers l’utilisateur : un score de confiance mal expliqué peut être interprété à tort comme une garantie absolue, ou au contraire semer la confusion.
Références
- Gal, Y. & Ghahramani, Z. (2016). Dropout as a Bayesian Approximation. arXiv:1506.02142
- Kendall, A. & Gal, Y. (2017). What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision? NeurIPS.
