{"id":783383,"date":"2023-04-20T13:42:00","date_gmt":"2023-04-20T11:42:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/?p=783383"},"modified":"2025-05-12T15:11:41","modified_gmt":"2025-05-12T13:11:41","slug":"la-robustesse-un-imperatif-pour-une-intelligence-artificielle-de-confiance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/perspectives\/blog\/la-robustesse-un-imperatif-pour-une-intelligence-artificielle-de-confiance\/","title":{"rendered":"La Robustesse, un imp\u00e9ratif pour une Intelligence artificielle de confiance"},"content":{"rendered":"\n<header class=\"wp-block-cg-blocks-hero-blogs header-hero-blogs\"><div class=\"container\"><div class=\"hero-blogs\"><div class=\"hero-blogs-content-wrapper\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12\"><div class=\"header-title\"><h1>La Robustesse, un imp\u00e9ratif pour une Intelligence artificielle de confiance<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"hero-blogs-bottom\"><div class=\"header-author\"><div class=\"author-img\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/themes\/capgemini2020\/assets\/images\/cg-logo.png?w=200&amp;quality=10\" loading=\"lazy\"\/><\/div><div class=\"author-name-date\"><h5 class=\"author-name\">Capgemini<\/h5><h5 class=\"blog-date\">20 avril 2023<\/h5><\/div><\/div><div class=\"brand-image\"> <\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-intro-para undefined section section--intro\"><div class=\"intro-para\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-1\"><nav class=\"article-social\"><ul class=\"social-nav\"><li class=\"ip-order-fb\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/insights\/expert-perspectives\/la-robustesse-un-imperatif-pour-une-intelligence-artificielle-de-confiance\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"Ouvrir dans une nouvelle fen\u00eatre\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-fb\"><\/i><span class=\"sr-only\">Facebook<\/span><\/a><\/li><li class=\"ip-order-li\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/sharing\/share-offsite\/?url=https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/insights\/expert-perspectives\/la-robustesse-un-imperatif-pour-une-intelligence-artificielle-de-confiance\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"Ouvrir dans une nouvelle fen\u00eatre\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><span class=\"sr-only\">Linkedin<\/span><\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10\"><h2 class=\"intro-para-title\">L\u2019intelligence artificielle de Confiance est un sujet que l\u2019on adresse tous les jours chez Capgemini Invent pour fournir \u00e0 nos clients des algorithmes de qualit\u00e9. Ce sujet est trait\u00e9 par la tribu Trusted AI qui assure la connaissance et l\u2019application de l\u2019\u00e9tat de l\u2019art des 8 th\u00e9matiques de l\u2019IA de Confiance introduites dans <a href=\"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/insights\/expert-perspectives\/ia-de-confiance-comprendre-les-enjeux-de-la-prochaine-decennie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">cet article<\/a>. La robustesse est une de ces 8 composantes.<\/h2><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-group undefined section section--article-content\"><div class=\"article-main-content\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10 offset-md-1 offset-lg-1\"><div class=\"article-text article-quote-text\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"904\" height=\"514\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/05\/robustesse.png?w=904\" alt=\"\" class=\"wp-image-783392\" srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/05\/robustesse.png 904w, https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/05\/robustesse.png?resize=300,171 300w, https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/05\/robustesse.png?resize=768,437 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 904px) 100vw, 904px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-robustesse-a-quoi-ca-sert-nbsp\">La Robustesse, \u00e0 quoi \u00e7a sert&nbsp;?<\/h2>\n\n\n\n<p>Le concept de robustesse est l\u2019un des grands piliers fondamentaux de l\u2019IA de confiance. L\u2019\u00e9tude de la robustesse d\u2019un mod\u00e8le se fait dans le but de satisfaire deux objectifs majeurs.<\/p>\n\n\n\n<p>Le premier objectif est de d\u00e9finir le domaine sur lequel le mod\u00e8le est performant et fiable&nbsp;: c\u2019est ce qu\u2019on appelle le domaine de validit\u00e9. En effet, un mod\u00e8le ne performe pas de mani\u00e8re \u00e9quivalente sur tous les sous-ensembles du domaine sur lequel il est capable d\u2019inf\u00e9rer. L\u2019objectif ici est donc de d\u00e9finir un ensemble sur lequel le mod\u00e8le est op\u00e9rationnel.<\/p>\n\n\n\n<p>Le second objectif d\u00e9coule du premier&nbsp;: repousser les limites de validit\u00e9 du mod\u00e8le. En effet, une fois le domaine de validit\u00e9 d\u00e9fini, il est important de comprendre pourquoi le mod\u00e8le ne se comporte pas comme attendu sur tel ou tel sous-ensemble, et ensuite tenter de rem\u00e9dier \u00e0 ces limitations.<a id=\"_msocom_1\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-robustesse-qu-est-ce-que-c-est-nbsp\">La Robustesse, qu\u2019est-ce que c\u2019est&nbsp;?<\/h2>\n\n\n\n<p>Afin de comprendre un peu mieux de quoi on parle lorsqu\u2019on s\u2019attaque \u00e0 la robustesse, regardons tout d\u2019abord sa d\u00e9finition la plus na\u00efve, celle du Larousse&nbsp;:<\/p>\n\n\n\n<p>\u00ab&nbsp;Qui ne se laisse pas \u00e9branler facilement, qui r\u00e9siste bien aux agressions ou alt\u00e9rations \u00bb<\/p>\n\n\n\n<p>Un mod\u00e8le robuste serait donc un mod\u00e8le sur lequel on peut compter en toutes circonstances. Il est important de noter que, dans le cadre de l\u2019IA de confiance, le concept de robustesse n\u2019existe que relativement \u00e0 un mod\u00e8le.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La question que l\u2019on peut se poser est la suivante : comment faire de mon mod\u00e8le un mod\u00e8le robuste&nbsp;? Nous avons identifi\u00e9 plusieurs probl\u00e9matiques \u00e0 adresser afin de ma\u00eetriser la robustesse d\u2019un mod\u00e8le&nbsp;:<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-nbsp-le-controle-du-domaine-de-validite\"><strong><strong><strong><em>&nbsp;Le contr\u00f4le du domaine de validit\u00e9<\/em><\/strong><\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Contr\u00f4ler le domaine de validit\u00e9 du mod\u00e8le est une \u00e9tape importante car elle a pour objectif de d\u00e9finir un cadre sur lequel le mod\u00e8le est valide et op\u00e9rationnel. Ceci nous permettra de d\u00e9finir des r\u00e8gles de rejet afin de rejeter les entr\u00e9es qui ne sont pas valides du point de vue du mod\u00e8le. De cette mani\u00e8re, le mod\u00e8le ne devrait en aucun cas se retrouver dans une situation \u00ab&nbsp;inconnue&nbsp;\u00bb durant laquelle il doit extrapoler ce qu\u2019il a appris \u00e0 une situation nouvelle.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-maitrise-de-l-incertitude-de-la-prediction\"><strong><strong><strong><em>La ma\u00eetrise de l\u2019incertitude de la pr\u00e9diction<\/em><\/strong><\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Le calcul des incertitudes statistiques pour chaque pr\u00e9diction reste un incontournable&nbsp;! En effet, m\u00eame au sein du domaine de validit\u00e9 du mod\u00e8le, la \u00ab&nbsp;confiance&nbsp;\u00bb qu\u2019a le mod\u00e8le en sa propre pr\u00e9diction peut varier. D\u2019o\u00f9 la pertinence de l\u2019\u00e9tude des incertitudes via des intervalles de confiance (en r\u00e9gression) ou des calibrations de probabilit\u00e9s (en classification).<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-controle-de-la-stabilite-du-modele\"><strong><strong><strong><em>Contr\u00f4le de la stabilit\u00e9 du mod\u00e8le<\/em><\/strong><\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Les syst\u00e8mes d\u2019IA \u00e9tant de plus en plus utilis\u00e9s, ils sont aussi de plus en plus sujets aux attaques adverses. Pour rappel, une attaque adverse a pour objectif de d\u00e9tourner l\u2019usage d\u2019une IA en faisant varier l\u2019entr\u00e9e de mani\u00e8re minime et imperceptible \u00e0 l\u2019\u0153il humain. La perturbation \u00e9tant minime, l\u2019attaque adverse peut appartenir au domaine de validit\u00e9 et peut \u00eatre ainsi \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e comme valide. Afin de contrer ces agressions, il est n\u00e9cessaire de ma\u00eetriser les processus al\u00e9atoires et de caract\u00e9riser la r\u00e9silience de la performance face \u00e0 des classes de perturbations pertinentes d\u2019un point de vue m\u00e9tier.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-robustesse-comment-l-activer-nbsp\"><strong>La Robustesse, comment l\u2019activer&nbsp;?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>La robustesse ayant \u00e9t\u00e9 d\u00e9finie, il faut maintenant \u00eatre en mesure d\u2019appliquer ce concept sur le terrain&nbsp;! Ceci passe par la mise en place syst\u00e9matique de 3 actions&nbsp;: d\u00e9limiter, douter et perturber.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-delimiter\"><strong>D\u00e9limiter<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>L\u2019objectif de cette action est de d\u00e9finir le domaine de validit\u00e9 du mod\u00e8le (d\u00e9fini pr\u00e9c\u00e9demment comme le domaine sur lequel le mod\u00e8le est op\u00e9rationnel) et de le pr\u00e9munir contre les d\u00e9faillances connues. Il existe plusieurs moyens de satisfaire ces objectifs. Cela peut passer par l\u2019impl\u00e9mentation de r\u00e8gles de rejet de donn\u00e9es et de leur documentation, jusqu\u2019\u00e0 une caract\u00e9risation plus complexe des situations o\u00f9 le mod\u00e8le est moins performant, par exemple avec une analyse d\u2019erreurs exhaustive.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-douter\"><strong>Douter<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>L\u2019objectif de cette action est de quantifier les incertitude des pr\u00e9dictions. Ceci peut s\u2019effectuer via la d\u00e9finition des niveaux de confiance, et par l\u2019\u00e9tude globale et\/ou individuelle des barres d\u2019erreur sur les pr\u00e9dictions et la performance.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-perturber\"><strong>Perturber<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>L\u2019objectif de cette action est de contr\u00f4ler les processus al\u00e9atoires afin d\u2019\u00e9valuer la robustesse aux perturbations. Ceci passe dans un premier temps par une garantie de la reproductibilit\u00e9 et la ma\u00eetrise de toutes les graines al\u00e9atoires. Dans un second temps, on peut proc\u00e9der par des perturbations de donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9e avec des amplitudes ma\u00eetris\u00e9es afin d\u2019\u00e9valuer la d\u00e9t\u00e9rioration des performances.<\/p>\n\n\n\n<p>Chacune de ces \u00e9tudes doit \u00eatre document\u00e9e afin de conserver un document qui servira de support lors des d\u00e9cisions op\u00e9rationnelles et des audits impos\u00e9s par la future r\u00e9glementation.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-la-robustesse-en-vrai-ca-donne-quoi-nbsp\">La Robustesse, en vrai \u00e7a donne quoi&nbsp;?<\/h2>\n\n\n\n<p>Finie la th\u00e9orie, place \u00e0 la pratique&nbsp;! Nous allons en effet vous faire part d\u2019une exp\u00e9rience mission abord\u00e9e avec le prisme robustesse, durant laquelle nous avons pu appliquer certains concepts mentionn\u00e9s pr\u00e9c\u00e9demment.<\/p>\n\n\n\n<p>Nous sommes intervenus aupr\u00e8s d\u2019un client qui utilise un mod\u00e8le de pr\u00e9diction des prix concurrentiels comme aide \u00e0 la d\u00e9cision afin de calibrer ses propres prix. Le mod\u00e8le en question avait une bonne performance dans la majorit\u00e9 des cas mais avait deux inconv\u00e9nients&nbsp;:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Il manquait de robustesse face aux \u00e9l\u00e9ments impr\u00e9vus&nbsp;: crises politiques, \u00e9conomiques, sanitaires, etc\u2026<\/li>\n\n\n\n<li>Il ne donnait aucun indicateur de fiabilit\u00e9 sur ses pr\u00e9dictions&nbsp;: les utilisateurs du mod\u00e8le n\u2019avaient donc aucun indice sur comment utiliser les pr\u00e9dictions.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Le manque de robustesse face aux \u00e9l\u00e9ments impr\u00e9vus est illustr\u00e9 dans le graphique ci-dessous. En effet, on y retrouve les variations de prix d&#8217;une mati\u00e8re premi\u00e8re en fonction du temps, ainsi que les pr\u00e9dictions faites par le mod\u00e8le. On remarque que le prix augmente drastiquement lors d\u2019une crise g\u00e9opolitique majeure, mais que les pr\u00e9dictions du mod\u00e8le restent stables : le mod\u00e8le ne peut pas anticiper ce genre d\u2019\u00e9v\u00e8nement.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" height=\"375\" width=\"1024\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/05\/robustesse-usa-case-pic.png?w=960\" alt=\"\" class=\"wp-image-783390\" srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/05\/robustesse-usa-case-pic.png 1384w, https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/05\/robustesse-usa-case-pic.png?resize=300,110 300w, https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/05\/robustesse-usa-case-pic.png?resize=768,281 768w, https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/05\/robustesse-usa-case-pic.png?resize=1024,375 1024w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>L\u2019instabilit\u00e9 d\u2019un mod\u00e8le face aux crises est impossible \u00e0 r\u00e9soudre. En effet, un mod\u00e8le apprend des donn\u00e9es pass\u00e9es un comportement pass\u00e9, et il est impossible pour lui d\u2019extrapoler \u00e0 des situations totalement nouvelles car on sort de son domaine de validit\u00e9. En revanche, l\u2019indicateur sur la fiabilit\u00e9 des pr\u00e9dictions est une probl\u00e9matique que nous pouvons r\u00e9soudre afin d\u2019apporter de la valeur ajout\u00e9e&nbsp;!<\/p>\n\n\n\n<p>Nous avons donc adopt\u00e9 cet angle d\u2019attaque afin de robustifier l\u2019utilisation du mod\u00e8le&nbsp;: la biblioth\u00e8que <a href=\"https:\/\/github.com\/scikit-learn-contrib\/MAPIE\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">MAPIE<\/a> (solution open-source d\u00e9velopp\u00e9e par Capgemini Invent dans le but de quantifier les incertitudes) a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e afin de rajouter des incertitudes aux pr\u00e9dictions du mod\u00e8le. Les op\u00e9rationnels sont donc maintenant en mesure de savoir \u00e0 quel point le mod\u00e8le est s\u00fbr de lui afin d\u2019utiliser ses pr\u00e9dictions en cons\u00e9quence&nbsp;! Les incertitudes de pr\u00e9diction sont alors utilis\u00e9es comme un r\u00e9sum\u00e9 des erreurs r\u00e9alis\u00e9es par le mod\u00e8le dans le pass\u00e9. Si l\u2019intervalle de pr\u00e9diction est large, on sait que le mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 mauvais dans le pass\u00e9 sur des points similaires, et il vaut mieux ne pas accorder trop d\u2019importance \u00e0 sa pr\u00e9diction. Cela permet de circonscrire le mod\u00e8le \u00e0 son domaine de validit\u00e9, CQFD&nbsp;!<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u2019intelligence artificielle de Confiance est un sujet que l\u2019on adresse tous les jours chez Capgemini Invent pour fournir \u00e0 nos clients des algorithmes de qualit\u00e9. 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