Thales souligne l’importance de concevoir la confiance dans l’IA pour les systèmes critiques

L’intégration croissante de l’intelligence artificielle au sein des systèmes critiques soulève des enjeux majeurs de fiabilité et de sécurité. Selon le directeur scientifique de Thales, la confiance envers ces technologies ne peut se limiter à de simples déclarations. Elle doit reposer sur des méthodes robustes, mêlant modélisation physique, logique et données pour garantir leur performance dans des contextes sensibles.

Les exigences particulières des systèmes critiques

Les systèmes critiques, présents dans des domaines comme l’aéronautique, la défense ou la santé, requièrent une fiabilité absolue. Une défaillance, aussi rare soit-elle, peut entraîner des conséquences graves, voire irréversibles. Dans ce contexte, l’adoption de l’IA suscite un double impératif : profiter des avancées technologiques tout en maintenant un niveau de sécurité intransigeant.

Vers une confiance démontrable

Thales plaide pour une confiance en l’IA qui soit démontrable et non simplement affirmée. Selon son directeur scientifique, il s’agit de dépasser le discours pour bâtir des preuves tangibles de fiabilité. Cela passe par le développement de modèles hybrides, alliant la puissance des données à la rigueur des lois physiques et des raisonnements logiques.

Une telle approche permettrait, par exemple, de valider le comportement d'un algorithme de pilotage automatique d’avion non seulement sur la base de données historiques, mais aussi au regard des contraintes physiques réelles et des scénarios logiques extrêmes. Ce croisement de méthodes vise à réduire l’incertitude propre aux systèmes purement data-driven.

Le rôle des modèles hybrides dans la fiabilité de l’IA

Les modèles hybrides, combinant analyse de données, modélisation physique et logique formelle, s’imposent progressivement comme une solution incontournable. Cette fusion permet de pallier les limites des IA fondées uniquement sur l’apprentissage automatique, qui peuvent parfois se révéler opaques ou vulnérables à des situations inédites.

Les enjeux de l’explicabilité et de la vérification

Pour instaurer une véritable confiance, il est indispensable de rendre les décisions des systèmes intelligents explicables et vérifiables. Les modèles hybrides facilitent cette transparence : ils permettent d’identifier les causes d’un dysfonctionnement éventuel et d’analyser le cheminement logique ayant conduit à une décision.

Par ailleurs, la vérification formelle, consistant à démontrer mathématiquement que le système respecte certaines propriétés, devient possible grâce à l’intégration de la logique et de la physique dans la conception des IA.

Perspectives pour l’avenir des systèmes critiques

L’appel de Thales invite l’ensemble du secteur à adopter une démarche scientifique rigoureuse dans l’implémentation de l’intelligence artificielle au sein des infrastructures vitales. Cette exigence s’impose d’autant plus face à la multiplication des usages et à la montée des attentes autour de l’IA dans des environnements où l’erreur n’est pas permise.

La confiance dans l’IA ne saurait être acquise : elle se construit, étape par étape, sur des preuves concrètes et une ingénierie de la fiabilité adaptée aux enjeux des systèmes critiques.