Dernière mise à jour :
L'intégration du jugement humain au sein des processus d'intelligence artificielle (entraînement, validation, revue des décisions) afin d'améliorer la précision et la responsabilité.
Une approche hybride dans laquelle l'humain enrichit les flux de travail de l'IA, en fournissant des étiquettes, en vérifiant les prédictions à faible niveau de confiance ou en annulant les décisions du modèle. L'intervention humaine (HITL) garantit que les cas marginaux, à haut risque ou inédits bénéficient de l'attention d'experts. Une gouvernance efficace définit des seuils d'intervention humaine, suit les comparaisons de performance entre l'humain et l'IA, et empêche les préjugés humains de compromettre les gains de l'automatisation.
Exemple concret :
Une intelligence artificielle de diagnostic médical signale les scanners présentant un niveau de confiance du modèle inférieur à 80 % pour examen par un radiologue (HITL). Sur une période de six mois, 95 % des cas à faible niveau de confiance ont été correctement classifiés par des experts humains, et ces annotations alimentent en retour le réentraînement du modèle, améliorant ainsi l'étalonnage de la confiance et réduisant les taux d'erreur globaux.
