- Le Human-in-the-loop (HITL) associe supervision humaine et systèmes d’IA pour améliorer la précision.
- Les humains interviennent en annotant des données, en vérifiant les résultats de l’IA, en gérant les escalades et en guidant l’amélioration des modèles.
- Le HITL renforce la fiabilité, limite les biais, favorise l’apprentissage continu et rend les systèmes d’IA plus transparents.
- Les cas d’usage vont des voitures autonomes aux bots pour le commerce, en passant par la vérification des risques financiers et les décisions médicales.
Si vous envisagez d’améliorer votre entreprise avec l’IA, vous n’êtes pas seul. Les chatbots IA sont le canal de communication qui connaît la croissance la plus rapide : ils ne sont plus un luxe, mais une attente.
Mais céder ce contrôle peut sembler inquiétant. Confier des opérations cruciales à un « algorithme boîte noire » peut paraître risqué.
Et c’est le cas, c’est pourquoi les entreprises s’appuient sur l’intervention humaine pour orienter l’IA. Pratiquement tous les agents IA prévoient une supervision humaine dans la boucle.
Dans cet article, j’explique ce que c’est, comment cela fonctionne, et je donne des exemples concrets d’intervention humaine au quotidien pour donner plus de contrôle aux utilisateurs sur les chatbots IA et agents.
Qu’est-ce que le human-in-the-loop ?
Le Human-in-the-loop (HITL) est une approche collaborative de l’IA où l’intervention humaine permet d’améliorer ou d’étendre les capacités de l’IA. Cela peut passer par des données annotées par des humains, la correction de résultats, ou la prise en charge complète de certaines tâches lorsque l’IA est incertaine ou inefficace.
Le terme peut prêter à confusion. Il désigne techniquement toute intervention humaine dans le cycle de vie d’une application IA : de l’annotation de données à l’évaluation des modèles, en passant par l’apprentissage actif et les escalades.
En pratique, quand un fournisseur d’IA propose du HITL, cela signifie généralement une supervision des résultats de l’IA : la possibilité de vérifier les réponses et d’escalader les conversations à des agents humains.
Comment les humains interviennent-ils « dans la boucle » de l’IA ?
Une chaîne IA bien conçue prévoit plusieurs points d’entrée pour l’humain.
L’IA apprend à repérer des schémas dans ses données d’entraînement, puis à les généraliser à de nouvelles données. Nous choisissons les données que le modèle voit, mais pas les schémas qu’il en tire.
À chaque étape – collecte de données, entraînement, déploiement – c’est à nous de vérifier que le modèle fonctionne comme prévu.
Selon le moment et la façon dont l’intervention humaine a lieu, elle peut relever de l’une des catégories suivantes :
Donner un retour pour l’apprentissage continu
Vous voyez quand ChatGPT vous demande quelle réponse est la meilleure ? Ce retour peut servir de nouvelle donnée pour entraîner le modèle.
Mais le retour n’a pas besoin d’être explicite.
Prenez les recommandations sur les réseaux sociaux. Un modèle prédictif suggère en permanence du contenu selon votre historique. À mesure que vous utilisez la plateforme, vos choix servent de données pour entraîner le modèle de recommandation.
Dans ce cas, c’est vous l’humain. Et en utilisant l’application, vous guidez les recommandations futures.
C’est là que la boucle est bouclée : le modèle s’entraîne sur des données, les utilisateurs interagissent avec lui, et ces interactions génèrent de nouvelles données pour l’entraînement.
Gérer les situations escaladées
Le HITL ne vise pas toujours à améliorer le système. Parfois, il s’agit de confier les cas complexes à des humains.
Il prend en charge une grande partie du travail de votre équipe en répondant clairement, précisément et avec exactitude à 95 % des questions.
Mais il reste ces 5 %.
Certains cas sont trop spécifiques ou rares pour l’IA. Même si l’intervention humaine n’améliore pas le modèle ici, c’est un bon exemple de collaboration entre humains et apprentissage automatique.
Annoter les données pour l’entraînement
Techniquement, presque tout apprentissage automatique intègre un mécanisme HITL. C’est pourquoi, quand on parle de HITL, on pense surtout aux catégories précédentes.
Cela dit, il serait dommage de ne pas souligner le travail et l’expertise humaine dans la boucle de l’apprentissage automatique.
Les données sont la base de l’IA, et elles dépendent des humains. Les modèles sont entraînés à prédire des étiquettes à partir de données d’entrée. Les étiquettes sont le résultat attendu, et c’est à nous de les fournir.
Quelques exemples d’annotation humaine :
- Rédiger à la main des réponses à des requêtes pour entraîner des grands modèles de langage (LLMs)
- Transcrire de l’audio pour des modèles de reconnaissance vocale.
- Annoter des objets sur des images pour des modèles de détection d’objets
- Classer des e-mails comme spam ou non-spam pour le filtre anti-spam d’un client mail
Évaluer la performance des modèles
La majeure partie du temps passé à construire des modèles IA consiste à chercher comment les améliorer. On peut calculer de nombreux indicateurs, comme la précision et le rappel, mais il faut une expertise humaine pour comprendre le fonctionnement réel du modèle et, surtout, comment l’optimiser.
Par exemple, un chercheur peut remarquer que le modèle reconnaît très bien les chiens, mais pas les hot-dogs. Il suffit alors d’ajouter ou de diversifier les images de hot-dogs.
Parfois, un modèle de chat a du mal à se souvenir des messages précédents. Un chercheur va alors ajuster l’architecture ou la méthode de génération du modèle.
Les avantages du Human-in-the-Loop en IA
L’IA est très efficace pour repérer des schémas subtils, mais les humains sont intelligents.
Le HITL vise à combiner la finesse humaine avec l’efficacité de l’automatisation des workflows IA pour offrir des réponses adaptées à l’expérience attendue par les utilisateurs et les fournisseurs.
1. Précision et fiabilité
C’est évident. Quoi de mieux qu’une IA brute ? Une IA corrigée.
Elle est non seulement optimisée pour gérer les cas particuliers, mais aussi fiable car les utilisateurs savent que les résultats sont régulièrement vérifiés et améliorés.
2. Réduction des biais
Les données sont imparfaites, et les résultats des modèles le reflètent. Les biais – une tendance à privilégier certains résultats – sont un problème courant en apprentissage automatique et en IA.
La génération d’images à connotation raciale ou l’évaluation de candidatures selon le genre illustrent la façon dont l’IA reproduit les biais présents dans les données d’entraînement.
Le HITL permet de signaler ces problèmes et d’orienter le modèle vers des résultats plus justes.
3. Amélioration continue et adaptabilité
L’entraînement ne s’arrête pas une fois le modèle en production. Le HITL permet au modèle de continuer à apprendre sur de nouvelles données et de mieux généraliser sur des cas inédits.
Par exemple, modifier un texte généré ou suivre les choix de contenu des utilisateurs fournit de nouvelles données pour améliorer le modèle.
Mais il ne suffit pas qu’un modèle s’améliore : il doit aussi évoluer.
On oublie facilement à quel point nous nous adaptons à un monde en mouvement. Pour l’IA, ce n’est pas automatique. Le HITL apporte expertise et jugement pour garder les résultats du modèle en phase avec l’époque.
4. Transparence et confiance
Impliquer des humains rend les décisions de l’IA plus transparentes. Quand des personnes corrigent les résultats ou gèrent les cas incertains, les utilisateurs sont rassurés : ils interagissent avec un algorithme raisonnable.
Cela nous permet de garder la main sur l’IA, et non l’inverse.
Cas d’usage du Human-in-the-Loop
1. Voitures autonomes
Avec une valeur de marché estimée à 3,9 billions de dollars US sur la prochaine décennie, la conduite autonome pourrait bien être la prochaine grande révolution de l’IA. Elle s’appuie sur la détection d’objets et la prise de décision en temps réel pour simuler la conduite humaine.
Mais pour quelque chose d’aussi automatisé, cela dépend fortement des humains. Les modèles observent en permanence les habitudes de conduite humaine et comparent leurs propres décisions à celles des conducteurs.
2. Commerce de détail
Un chatbot pour le commerce de détail est un excellent moyen d’automatiser les échanges avec les clients tout en offrant une expérience personnalisée. L’intervention humaine (HITL) permet de garantir une expérience fluide et conforme à votre entreprise. Par exemple, vous pouvez :
- Vérifier et corriger les recommandations de produits faites par le bot
- Permettre au client d’exprimer ses besoins de base avant de le transférer à un agent humain
3. Finance
Les chatbots financiers sont parfaits pour combiner automatisation par l’IA et expertise humaine.
Les systèmes de détection de fraude sont très efficaces pour repérer des activités suspectes dans les transactions. Mais toute activité inhabituelle n’est pas forcément frauduleuse, et vous ne voulez pas que votre carte soit bloquée à chaque changement de commande de café.
L’HITL permet de confier aux humains les cas à faible risque et faible certitude.
L’évaluation du risque de crédit est un autre domaine où l’IA excelle : elle calcule des probabilités à partir de données très diverses. Mais ces données comportent presque toujours des biais.
Assurer l’équité et limiter les biais nécessite souvent l’intervention d’une personne réelle.
4. Santé
L’utilisateur Reddit dont la vie a été sauvée par Claude sera le premier à défendre le potentiel de l’IA dans le domaine médical.
Les chatbots médicaux ont déjà montré une partie de ce potentiel, mais cela va plus loin : l’IA peut aider à établir un diagnostic à partir d’une IRM ou suggérer des examens complémentaires selon les résultats. Mais je ne suis pas prêt à me passer des médecins.
L’HITL offre le meilleur des deux mondes : détecter des cas que les médecins auraient pu manquer, tout en leur laissant la décision finale.
Utilisez l’IA augmentée par l’humain dès aujourd’hui
Des milliers de bots Botpress sont déjà déployés avec une supervision humaine fluide, et c’est la plateforme d’agents IA la plus flexible du marché.
Botpress propose une intégration HITL, un éditeur visuel par glisser-déposer et un déploiement sur tous les canaux de communication populaires (Slack, Telegram, WhatsApp, web, etc.), donc utiliser l’IA ne signifie pas perdre votre touche personnelle.
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FAQ
Comment savoir si mon système d’IA a besoin d’une intervention humaine dans la boucle ?
Votre système d’IA a probablement besoin d’une intervention humaine s’il prend des décisions à fort enjeu, rencontre souvent des situations ambiguës ou rares, risque de produire des résultats biaisés ou dangereux, ou s’il opère dans des domaines où la précision et le jugement humain sont essentiels pour la conformité ou la confiance des clients.
L’intervention humaine dans la boucle peut-elle être utilisée dans des processus métier non techniques, ou seulement dans les modèles d’IA ?
L’intervention humaine dans la boucle peut aussi s’appliquer à des processus métier non techniques, comme la gestion des réclamations clients ou la modération de contenu. Il s’agit d’intégrer le jugement humain dans tout flux automatisé où la machine seule ne suffit pas.
Utiliser l’intervention humaine dans la boucle ne signifie-t-il pas que mon système d’IA est moins avancé ?
Utiliser l’intervention humaine ne rend pas votre système d’IA moins avancé. Cela montre que vous privilégiez la sécurité et l’équité en associant la rapidité et la détection de schémas de l’IA au discernement humain pour les décisions complexes, ce qui est souvent indispensable.
L’IA avec intervention humaine est-elle rentable pour les petites entreprises, ou seulement pour les grandes ?
L’IA avec intervention humaine devient de plus en plus abordable pour les petites entreprises, car les outils modernes permettent d’impliquer les humains uniquement pour les cas complexes, ce qui réduit les coûts de main-d’œuvre tout en améliorant la précision et la confiance, sans nécessiter une grande équipe.
Combien coûte l’ajout de processus d’intervention humaine à un système d’IA ?
Ajouter des processus d’intervention humaine peut coûter très peu — si vous utilisez ponctuellement du personnel interne — ou beaucoup plus, allant jusqu’à plusieurs centaines ou milliers d’euros par mois si vous avez besoin de réviseurs dédiés ou de prestataires spécialisés. Le coût dépend surtout du volume et de la complexité des tâches confiées aux humains.
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