Exemples d’échecs de l’IA : Ce que les défaillances réelles enseignent aux DSI
La fabrication d’informations par les systèmes GenAI est l’un des modes de défaillance les plus notables et juridiquement significatifs auxquels sont confrontées les entreprises.
Types d’échecs de l’IA
Les échecs de l’IA incluent les hallucinations, les biais, les erreurs d’automatisation et la déviation de modèle, qui apparaissent souvent lorsque les systèmes passent de la phase pilote à la production.
La gouvernance, la qualité des données, la planification d’intégration et la supervision humaine déterminent si l’IA apporte de la valeur ou crée des risques juridiques, financiers et réputationnels.
Les dirigeants informatiques doivent considérer l’IA comme une capacité continue, nécessitant une surveillance constante, une responsabilité claire, des contrôles de coûts et une responsabilité interfonctionnelle.
Exemples concrets d’échecs de l’IA
À mesure que l’adoption de l’IA continue de croître, les échecs deviennent plus visibles et coûteux. Des exemples d’échecs d’IA dans le monde réel, tels que des copilotes hallucinatoires, des algorithmes biaisés, des pannes liées à l’IA et des expositions juridiques, mettent en lumière les risques auxquels les entreprises sont confrontées en termes de préparation, de gouvernance et de déploiement.
Échecs dus aux hallucinations
Rebecca Wettemann, directrice générale d’une entreprise d’analyse de l’industrie, a travaillé avec un fabricant d’appareils qui a construit un agent de service conversationnel pour guider les clients dans des réparations de base. Malgré l’accès à tous les manuels de produits et de services, le système a produit un ensemble d’instructions confuses. La solution a nécessité une reconstruction de la base de connaissances.
Biais et discrimination
Les modèles d’IA peuvent encoder et amplifier la discrimination, créant une exposition légale, en particulier dans des décisions de recrutement, de prêt et de livraison de services. Wettemann recommande des politiques claires et des capacités d’audit pour protéger les équipes.
Automatisation mal gérée
Une sur-automatisation sans surveillance appropriée amplifie les erreurs lorsque les systèmes d’IA prennent des décisions sans mécanismes de révision. Par exemple, un client de l’assurance santé a acquis un système basé sur des LLM pour examiner les demandes avant paiement, mais le système était lent et coûteux.
Problèmes de qualité des données et déviation de modèle
La mauvaise qualité des données représente l’une des raisons les plus courantes pour lesquelles les initiatives d’IA échouent. Les modèles doivent être régulièrement validés et réentraînés pour éviter la dégradation.
Échecs d’intégration et d’infrastructure
Les outils d’IA peuvent échouer lorsqu’ils sont intégrés à des systèmes hérités, entraînant des coûts imprévus. Une franchise de restauration rapide a dû tester plusieurs approches techniques avant de trouver une solution hybride efficace.
Échecs juridiques et de conformité
Les déploiements d’IA créent des risques réglementaires lorsque les organisations ne peuvent pas expliquer les processus décisionnels. Une entreprise pharmaceutique a déployé des “bots de vérification” pour contrôler les résultats orientés vers les clients.
Leçons à tirer pour les DSI
Les échecs d’IA détaillés ne sont pas des anomalies, mais des indicateurs de défaillance prévisibles. Les DSI doivent construire des cadres de gouvernance avant le déploiement, surveiller continuellement les résultats réels et exiger une supervision humaine pour les flux de travail critiques.
Il est crucial de traiter l’évolutivité de l’IA comme un défi architectural et organisationnel, en testant l’intégration tôt avec les systèmes principaux et en investissant dans l’hygiène des données avant de déployer des outils sophistiqués.