Boucle de rétroaction
Processus dans lequel les résultats de l'IA sont renvoyés en tant qu'entrées, ce qui peut amplifier le comportement du modèle, pour le meilleur (apprentissage par renforcement) ou pour le pire (renforcement des biais).
Définition
Décrit à la fois les boucles intentionnelles (apprentissage par renforcement) et involontaires (renforcement des recommandations). Les boucles positives peuvent optimiser les performances au fil du temps, mais les boucles négatives risquent d'amplifier le biais. Par exemple, une recommandation diffusant un contenu populaire le rend plus populaire. Les stratégies de gouvernance incluent des mesures de détection des boucles, des politiques d'intervention (quotas de diversité) et des tests en boucle simulée avant le déploiement en direct.
Exemple concret
Le site de recommandation d'une plateforme d'actualités affiche les articles les plus populaires. Comme les utilisateurs cliquent davantage sur ces contenus, le système les amplifie encore, réduisant ainsi la diversité des contenus. L'équipe introduit des contraintes de « sérendipité », en injectant les sujets les moins cliqués à un rythme fixe, afin de briser la boucle de feedback illimitée et de préserver la variété du contenu.
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