Utility Function
En intelligence artificielle, la fonction d’utilité (Utility Function) est un concept clé permettant de mesurer la valeur ou l’intérêt d’un résultat possible. Elle traduit mathématiquement ce que l’agent ou le système considère comme désirable.
Utilité en pratique
- Apprentissage par renforcement : elle guide l’agent dans ses choix d’actions, en cherchant à maximiser la récompense cumulative.
- Prise de décision : elle permet d’arbitrer entre plusieurs options (par exemple vitesse vs consommation d’énergie, précision vs coût).
Exemple concret
Un drone de livraison peut avoir une fonction d’utilité qui combine :
- La rapidité d’acheminement.
- La sécurité du trajet.
- La consommation énergétique.
Enjeux
La définition de la fonction d’utilité n’est pas triviale : si elle est mal spécifiée, l’IA peut développer des comportements non souhaités. C’est pourquoi elle est au cœur des débats sur l’IA responsable et alignée !
Dans la pratique, la fonction d’utilité ne se limite pas à un simple score numérique. Elle peut intégrer plusieurs dimensions, parfois contradictoires, qui doivent être pondérées entre elles. Par exemple, dans la santé, un modèle peut devoir arbitrer entre efficacité d’un traitement, effets secondaires et coût. Ces arbitrages reflètent des choix éthiques autant que techniques.
Un autre enjeu réside dans la mesure réelle de l’utilité. Comment quantifier la satisfaction d’un utilisateur ou la sécurité d’un trajet ? Souvent, on utilise des approximations, mais celles-ci peuvent introduire des biais. C’est pourquoi les chercheurs explorent des approches hybrides, mêlant fonctions d’utilité explicites et feedback humain.
La question de l’alignement entre l’utilité définie et les valeurs humaines est cruciale. Si l’agent optimise une fonction mal calibrée, il peut produire des comportements absurdes ou dangereux — ce qu’on appelle parfois le reward hacking. Cela explique pourquoi l’ingénierie des fonctions d’utilité est un chantier central de l’IA éthique et responsable.
Enfin, l’avenir des fonctions d’utilité pourrait résider dans des modèles dynamiques, capables d’évoluer avec le contexte ou les préférences des utilisateurs. Au lieu d’une fonction figée, l’IA s’adapterait en permanence aux priorités changeantes, renforçant ainsi sa pertinence et son acceptabilité sociale.
