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L'opacité des modèles LLM, souvent qualifiés de "boîtes noires"

Photo du rédacteur: Mario DeshaiesMario Deshaies



L'opacité des modèles LLM, souvent qualifiés de "boîtes noires," constitue un obstacle majeur à leur adoption dans des environnements sensibles comme la santé, la finance, ou la justice, où la transparence et la traçabilité des décisions sont cruciales.


Selon une étude de Gartner (2022), 82% des entreprises voient le manque d'explicabilité des LLM comme un frein à l'adoption de l'IA.

Pour résoudre ce problème, des techniques comme la validation croisée entre LLM, proposée par l'article (2409.01001v1), améliorent la précision en comparant les résultats de plusieurs modèles.


De plus, des méthodes d'interprétabilité comme LIME (Ribeiro et al., 2016) expliquent les prédictions des modèles, tandis que l'apprentissage par renforcement avec feedback humain (Christiano et al., 2017) aide à aligner les modèles avec les valeurs humaines.


Des cadres réglementaires, comme l'AI Act de l'Union Européenne, demandent une explicabilité accrue dans les secteurs à haut risque.


Selon McKinsey (2023), les entreprises qui parviennent à améliorer la transparence et à réduire les biais des modèles d'IA voient leur taux d'adoption augmenter de 15 à 20%. Ces efforts sont essentiels pour favoriser une adoption responsable de l'IA dans divers secteurs industriels.




 

SafeEval-LLM traite les enjeux d’opacité des modèles de langage (LLM), souvent appelés "boîtes noires", en mettant l’accent sur l’explicabilité et la transparence des décisions, essentielles dans des environnements critiques comme la santé-sécurité et l'industrie manufacturière

Voici comment SafeEval-LLM aborde ces défis :




 

1. Explicabilité et Interprétabilité des Modèles


L’opacité des LLM est un obstacle majeur à leur adoption, notamment dans les secteurs sensibles où il est crucial de comprendre comment les décisions sont prises. SafeEval-LLM applique plusieurs techniques pour améliorer l’explicabilité des modèles, notamment :

  • LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), une méthode développée par Ribeiro et al. (2016), qui permet de fournir des explications locales sur les prédictions des LLM. En d'autres termes, LIME crée des modèles simplifiés autour de chaque décision prise par un LLM, ce qui aide à comprendre les facteurs qui ont influencé cette décision.

    • Exemple d’application : Si un LLM utilisé pour prédire des risques sur un chantier de construction suggère des zones à haut risque, SafeEval-LLM utiliserait LIME pour expliquer quels facteurs (travail en hauteur, conditions météorologiques, équipement utilisé) ont influencé cette prédiction.

  • Validation croisée entre LLM, inspirée par l'article 2409.01001v1, consiste à comparer les résultats de plusieurs modèles pour vérifier leur cohérence. SafeEval-LLM compare les prédictions entre plusieurs modèles afin de détecter des incohérences ou biais. Cela renforce la confiance dans les résultats obtenus, surtout dans des environnements à haut risque.

    • Exemple d’application : Pour identifier les risques d'accidents sur un chantier, SafeEval-LLM pourrait croiser les prédictions de plusieurs LLM (ex. : un modèle qui se concentre sur les risques d'équipement et un autre sur les risques environnementaux), et fournir une analyse plus robuste et explicable des dangers potentiels.




 

2. Alignement avec les Valeurs Humaines via l’Apprentissage par Renforcement

SafeEval-LLM utilise également l’apprentissage par renforcement avec feedback humain (Human Feedback, Christiano et al., 2017) pour ajuster les modèles en fonction des retours humains et les aligner avec les valeurs et exigences des utilisateurs, comme la sécurité ou les principes de justice. En recevant des retours continus des experts (comme les responsables SST sur un chantier), le modèle peut apprendre à éviter des erreurs ou des décisions qui ne sont pas en phase avec les priorités humaines.

  • Exemple d’application : Si un modèle LLM recommande l'usage d'un type d'équipement de protection individuelle (EPI) sans tenir compte de la faisabilité ou des contraintes sur le terrain, les retours des experts SST seront intégrés pour ajuster les futures prédictions et s’assurer qu'elles sont plus réalistes et mieux adaptées aux conditions du chantier.




 

3. Conformité aux Cadres Réglementaires et Traçabilité


a. Conformité en SST dans le cadre de la CNESST

Au Québec, la santé et sécurité au travail est régie par la CNESST (Commission des normes, de l'équité, de la santé et de la sécurité du travail), qui établit des normes strictes en matière de sécurité sur les chantiers de construction via le Code de sécurité pour les travaux de construction.


Lois principales

Loi sur la santé et la sécurité du travail (LSST): Adoptée en 1979, cette loi est le pilier de la prévention des accidents du travail et des maladies professionnelles au Québec


. Elle établit les principes fondamentaux de la santé et sécurité au travail et s'applique à tous les secteurs d'activité, y compris la construction.Loi sur les accidents du travail et les maladies professionnelles (LATMP): Entrée en vigueur en 1985, cette loi instaure le régime d'indemnisation pour les blessures ou maladies causées par le travail.Elle couvre le paiement d'indemnités, la fourniture de soins de santé et la réadaptation des travailleurs.

Règlements associés

En plus de ces lois principales, la CNESST applique plusieurs règlements qui en découlent, dont le Code de sécurité pour les travaux de construction. Ce code fait partie intégrante du cadre réglementaire, mais il n'est pas une loi en soi. Il s'agit plutôt d'un règlement détaillé qui spécifie les normes de sécurité à respecter sur les chantiers de construction.


Autres lois pertinentes

La CNESST est également responsable de l'application d'autres lois liées au travail, bien qu'elles ne soient pas directement axées sur la santé et la sécurité :

  • Loi sur les normes du travail

  • Loi sur l'équité salariale


Ces lois, bien que ne traitant pas spécifiquement de santé et sécurité, contribuent à l'environnement de travail global et peuvent avoir des implications indirectes sur la santé et la sécurité des travailleurs.



SafeEval-LLM s’assure que les modèles LLM appliqués respectent ces règles en analysant les risques sur les chantiers selon les exigences des lois régies par la CNESST.


  • Exemple d’application : Lorsqu'un modèle LLM détecte des risques liés au travail en hauteur, SafeEval-LLM vérifie que les recommandations proposées sont en accord avec les sections pertinentes du Code de sécurité pour les travaux de construction. Si le modèle propose l’installation de filets ou de harnais, SafeEval-LLM garantit que cette solution respecte les standards définis par la CNESST, notamment en termes de protection contre les chutes (chapitres relatifs aux équipements de protection individuelle, EPI).

SafeEval-LLM veille à ce que toutes les décisions automatisées concernant la prévention des risques sur le chantier soient traçables et justifiables selon ces normes. Cela inclut également la conformité avec la Loi sur la santé et la sécurité du travail (LSST) du Québec, qui impose des mesures préventives adaptées aux dangers identifiés.


b. Régulation de l’IA au Québec et au Canada

En matière de régulation de l'intelligence artificielle, le Québec et le Canada ont adopté plusieurs initiatives légales pour encadrer l’utilisation de l’IA, tout en renforçant la protection des données personnelles et la transparence des algorithmes.

  1. Loi 25 (anciennement Projet de loi 64) sur la protection des renseignements personnels au Québec :

    • SafeEval-LLM s’assure que toutes les données traitées par les modèles LLM respectent les exigences de la Loi 25, qui renforce la protection des données personnelles. En anonymisant systématiquement les informations sensibles (noms des travailleurs, localisation exacte des incidents, etc.), SafeEval-LLM garantit que les données manipulées par les IA sont conformes aux nouvelles obligations de cette loi.

    • Exemple d’application : Lorsqu’un modèle LLM analyse un incident sur un chantier, SafeEval-LLM anonymise les noms et les données personnelles associées, conformément aux dispositions de la Loi 25. Si des vidéos de surveillance sont utilisées, les visages et voix sont modifiés pour protéger la vie privée des travailleurs.


  2. Loi canadienne sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques (LPRPDE) :

    • SafeEval-LLM prend également en compte les exigences fédérales de la LPRPDE, qui régit la collecte, l’utilisation et la divulgation des renseignements personnels dans le cadre commercial. Le traitement des données par les LLM, notamment dans un environnement SST, est donc conforme aux règles fédérales, garantissant que les informations personnelles ne sont utilisées qu’à des fins autorisées et de manière proportionnée.

    • Exemple d’application : Lors de l’utilisation d’un LLM pour identifier des tendances en matière d’accidents de travail à l’échelle nationale, SafeEval-LLM veille à ce que les données des travailleurs soient pseudonymisées, et que les rapports générés respectent la LPRPDE en matière de protection de la vie privée.

  3. Initiatives législatives canadiennes autour de l’IA (Loi sur l’intelligence artificielle et la protection des données – AIDA) :

    • Le Projet de loi C-27, introduisant l’AIDA (Artificial Intelligence and Data Act), a pour but de réguler l’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle à fort impact au Canada. Cette loi impose des normes de transparence, de traçabilité et de minimisation des biais pour les systèmes d’IA utilisés dans des contextes critiques. SafeEval-LLM s’inscrit pleinement dans cet objectif en assurant une explicabilité et une traçabilité accrues des décisions prises par les modèles de langage.

    • Exemple d’application : Lorsqu’un modèle LLM recommande une stratégie pour réduire les risques de blessures sur un chantier, SafeEval-LLM assure que chaque décision est justifiée de manière traçable, avec un audit clair des données traitées et des algorithmes utilisés, conformément aux futures obligations de l’AIDA.



c. Traçabilité et Justification des Décisions

SafeEval-LLM garantit que toutes les décisions prises par les LLM sont traçables, justifiées et conformes aux normes locales et fédérales en matière de SST et d'IA. Chaque décision doit pouvoir être expliquée, non seulement du point de vue technique (comme avec l’intégration de méthodes explicatives telles que LIME), mais aussi au niveau réglementaire.

  • Exemple d’application : Après une analyse des risques sur un chantier, SafeEval-LLM fournit non seulement les recommandations de prévention, mais aussi un rapport détaillant comment ces décisions ont été prises, quelles données ont été utilisées (tout en les anonymisant), et comment ces recommandations respectent les lois du Québec et du Canada.




 

4. Réduction des Biais et Transparence

SafeEval-LLM s’assure que les modèles d’IA sont non seulement explicables mais aussi équitables. Les biais dans les LLM peuvent conduire à des décisions injustes, notamment dans des environnements comme la santé ou la justice. En utilisant des techniques d’analyse des biais et en intégrant des méthodes comme la validation croisée, SafeEval-LLM réduit les biais dans les résultats et assure une plus grande transparence dans les prises de décision.

  • Exemple d’application : Lors de l'évaluation des risques sur un chantier, un modèle LLM pourrait favoriser des scénarios de risques basés sur des biais historiques (par exemple, en accordant plus de poids à certains types d’accidents et moins à d’autres). SafeEval-LLM détecte ces biais et propose des ajustements pour s’assurer que l’évaluation des risques est objective et représentative de toutes les situations possibles.




 

5. Amélioration de l’Adoption par la Transparence

Selon McKinsey (2023), les entreprises qui améliorent la transparence et la réduction des biais voient un taux d’adoption des IA augmenter de 15 à 20 %. SafeEval-LLM, en assurant que les modèles sont à la fois explicables, conformes, et justes, contribue à cette adoption accrue dans des secteurs comme la construction, la santéet l'industrie manufacturière..


Conclusion


SafeEval-LLM permet de lever les barrières liées à l’opacité des LLM en intégrant des techniques avancées d’explicabilité comme LIME, la validation croisée, et l’apprentissage par renforcement avec feedback humain. En garantissant des modèles transparents, traçables et conformes aux réglementations, SafeEval-LLM encourage une adoption responsable de l’IA dans les environnements sensibles, tout en protégeant les données et en renforçant la confiance dans les décisions prises par ces modèles.








Références


1. Gartner (2022)** reports that **82% of companies** view the **lack of explainability** in large language models (LLMs) as a barrier to AI adoption. This reflects growing concerns about the opacity of LLMs, particularly in sensitive sectors like finance, healthcare, and justice, where decision transparency is crucial【14†source】.


2. **Validation croisée entre LLM**: The method of cross-validation between LLMs, as referenced in the article **2409.01001v1**, involves comparing the outputs of different models to increase confidence in predictions by detecting inconsistencies or biases. This approach is especially useful in environments where multiple model perspectives are needed to ensure accuracy and robustness【16†source】【18†source】.


3. **LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)**: Developed by **Ribeiro et al. (2016)**, LIME is a widely used interpretability technique that provides local explanations for individual model predictions. It is model-agnostic, meaning it can explain the behavior of any machine learning model by approximating it locally with simpler models, which helps identify the key factors influencing a particular decision【15†source】.


4. **Reinforcement learning with human feedback**: This method, explored by **Christiano et al. (2017)**, aligns LLM behavior with human values by using feedback as a reward signal during training. This technique has shown promise in adjusting model predictions to be more aligned with the ethical or practical expectations of human operators, particularly in critical fields like health and safety【16†source】.


5. **AI Act of the European Union**: The AI Act sets regulations for AI usage in high-risk sectors, demanding transparency and explicability to ensure trust and accountability in decision-making processes. This legal framework encourages AI systems to be more transparent, particularly in industries with strict compliance requirements【14†source】.


6. **McKinsey (2023)**: Research from McKinsey shows that companies improving transparency and bias reduction in AI models see a **15-20% increase** in AI adoption rates. Organizations that focus on building transparent AI systems are more likely to integrate AI successfully across business functions【17†source】.




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