Algorithmes et IA : qu’est-ce qu’une boîte noire ?

Lorsqu’il s’agit d’utiliser des algorithmes pour traiter de grandes quantités de données, les relier et en tirer certaines conclusions, le terme « boîte noire » est souvent utilisé. Même si l’on connaît l’entrée des données et le résultat d’une certaine conclusion, les différentes étapes intermédiaires restent souvent un mystère. Ils se déroulent, au sens figuré, dans une boîte noire – sans aucun moyen de regarder à l’intérieur et de comprendre les actions de l’algorithme ou de l’IA en détail. De plus amples informations et des exemples de techniques de boîte noire sont disponibles ci-dessous.

Définition générale du terme boîte noire

Une boîte noire est un système dont le fonctionnement interne est opaque non seulement lorsqu’il est observé mais aussi lorsqu’il est utilisé directement. Ou comme déjà décrit au début : vous connaissez les entrées et les sorties du système, mais pas le processus exact qui se déroule entre l'entrée et la sortie. La boîte noire elle-même reste un mystère pour les étrangers, dont l’intérieur ne peut être vu. Outre le traitement des données, le terme est également utilisé dans d'autres domaines, par exemple en ce qui concerne les processus psychologiques internes en psychologie comportementale ou en recherche comportementale.

Algorithmes et IA : les boîtes noires dans le monde de la technologie

Les boîtes noires sont particulièrement répandues dans les domaines de l’intelligence artificielle (IA) et lors de l’utilisation d’algorithmes étendus. Les modèles et algorithmes d’IA complexes peuvent traiter d’énormes quantités de données et reconnaître des modèles, mais leur processus de prise de décision reste souvent incompréhensible pour les humains. Cela rend non seulement difficile la compréhension des décisions individuelles ou des données produites. Cela peut également susciter une méfiance à l’égard de la technologie et, enfin et surtout, rendre plus difficile sa réglementation. Parce que si par ex. B. Si l’apprentissage automatique est utilisé, après un certain temps, même les développeurs ne peuvent plus dire exactement ce que fait l’algorithme en détail.

Quelques exemples d’utilisation de « boîte noire »

Un bon exemple de boîtes noires technologiques sont les plateformes telles que YouTube, Instagram et TikTok. Leurs algorithmes de recommandation utilisent des modèles d'IA complexes pour suggérer un contenu spécifique à leurs utilisateurs. Bien que les utilisateurs connaissent les entrées (j'aime, commentaires, listes de lecture et requêtes de recherche) ainsi que les résultats (vidéos ou publications recommandées), le mécanisme exact de la décision de l'algorithme reste caché.

Les IA génératives – non seulement dans le domaine des chatbots, mais aussi dans la création d’images, de vidéos et de musique – produisent souvent des résultats impressionnants, mais le processus de création est difficile à comprendre. Même pour ceux qui l’ont développé, il peut être difficile de retracer le chemin exact qu’a emprunté l’IA pour créer une œuvre particulière. À un moment donné, certains systèmes deviennent trop complexes pour cela, notamment grâce à un développement ultérieur indépendant.

Quels sont les avantages et les inconvénients d’une boîte noire ?

Les avantages des systèmes appelés « boîtes noires » résident souvent dans leur efficacité et leurs performances. Ils peuvent résoudre des problèmes complexes dans leur domaine d’application spécifique et reconnaître des modèles difficiles à détecter pour les humains. Cela les rend particulièrement utiles dans des domaines tels que l’analyse des données, où de grandes quantités de données doivent être traitées.

Cependant, l’opacité de ces systèmes d’analyse du Big Data présente également des risques. Si la base de la prise de décision n’est pas transparente, elle peut conduire à des résultats inattendus ou même renforcer les préjugés inconscients et la discrimination. De plus, il peut être difficile d'identifier les erreurs et de les corriger avec des mises à jour si vous ne savez pas exactement comment fonctionne réellement le système.

L’inverse : la « White Box », par exemple sous forme de logiciel open source

À la différence de la boîte noire se trouve le concept de la boîte blanche. Parfois, « Clear Box » ou « Glass Box » est utilisé à la place de l’image de la boîte blanche. Avec un tel système – algorithme, modèle d’IA, logiciel, système d’exploitation, etc. – non seulement les entrées et les sorties sont connues, mais aussi les étapes qui se déroulent entre les deux. Le traitement des données au sein de la « boîte » peut être visualisé et, si les connaissances spécialisées nécessaires sont disponibles, peut être retracé en détail.

Un exemple de ceci serait un logiciel open source, tel que celui proposé sur la plateforme de développement GitHub. En plus des applications complètes, vous pouvez également télécharger des fichiers individuels, des scripts, des codes, etc. afin d'en examiner les vulnérabilités ou de les adapter individuellement à vos propres projets. Dans le secteur de la sécurité, les tests système sont souvent effectués à l'aide d'une méthode de boîte blanche, dans laquelle les testeurs ont un accès complet à l'architecture du système et au code source pour identifier et corriger les vulnérabilités. Outre un meilleur contrôle et une meilleure réglementation des systèmes de boîtes blanches, la transparence favorise également la confiance dans leur utilisation.

Résumé sur le sujet

Dans le monde de la technologie et notamment du logiciel, la boîte noire joue un rôle important, notamment dans les domaines de l’intelligence artificielle et des algorithmes. Même si les systèmes individuels peuvent être efficaces et puissants, ils présentent également des risques en raison d’un manque de transparence et de compréhensibilité. Il est compréhensible que les systèmes de boîtes blanches ne soient pas utilisés partout. Parce que par ex. B. Les grandes plateformes de médias sociaux ou les fournisseurs commerciaux de modèles d’IA ne veulent pas que leurs offres soient faciles à imiter. Un sujet complet qui peut être vu sous différents angles.

Johannes Domke

Après avoir obtenu son diplôme d'études secondaires, Johannes a effectué un apprentissage en tant qu'assistant commercial spécialisé dans les langues étrangères. Après cela, cependant, il a décidé de faire de la recherche et de l'écriture, à partir desquelles il est devenu indépendant. Il travaille entre autres pour Sir Apfelot depuis plusieurs années maintenant. Ses articles incluent des lancements de produits, des actualités, des tutoriels, des jeux vidéo, des consoles et plus encore. Il suit Apple Keynotes en direct via le flux.