Une équipe de chercheurs britanniques a développé une méthode qui permet aux ordinateurs de prendre des décisions d'une manière plus similaire à celle des humains. Spécifiquement, la méthode imite le processus complexe de la façon dont les humains prennent des décisions en permettant aux ordinateurs de prendre plusieurs décisions acceptables pour un problème spécifique. La recherche a été publiée dans le numéro de mai de Journal IEEE/CAA d'Automatica Sinica ( JAS ).

La prise de décision humaine n'est pas parfaite, et des décisions différentes peuvent être prises même lorsque la même contribution est donnée. C'est ce qu'on appelle la variabilité, et il existe à deux niveaux :au sein d'un groupe d'individus experts dans un domaine, et parmi les décisions qui ont été prises par un seul expert. Celles-ci sont appelées variabilité inter et intra-experts. Ayant établi que cette variation dans le comportement de prise de décision est une partie importante de la fabrication de systèmes experts, les chercheurs proposent que, plutôt que d'attendre des ordinateurs qu'ils prennent les mêmes décisions 100 % du temps, on devrait plutôt s'attendre à ce qu'ils fonctionnent au même niveau que les humains.

« Si le domaine problématique est tel que les experts humains ne peuvent pas atteindre 100 % de performances, alors il ne faut pas s'attendre à ce qu'un système expert informatique dans ce domaine le fasse, ou pour le dire autrement :si nous permettons aux experts humains de faire des erreurs, alors il faut permettre à un système expert informatique de le faire, " dit Jonathan M. Garibaldi, Doctorat., Directeur de l'École d'informatique de l'Université de Nottingham, ROYAUME-UNI, qui dirige le groupe de recherche sur la modélisation et l'analyse intelligentes (IMA).

Les enquêteurs ont trouvé un moyen d'introduire des variations dans les ordinateurs et de montrer qu'il y a des avantages à le faire. En utilisant l'inférence floue - un système qui présente une production de règles « si-alors » par lesquelles les données peuvent être représentées sur une plage comprise entre 0 et 1 - plutôt que 0 ou 1 - ils ont pu créer un système informatique qui prend des décisions avec variabilité similaire à celle des experts humains.

« Explorer la variation dans la prise de décision est utile. L'introduction de la variation de manière soigneusement contrôlée peut conduire à de meilleures performances, " ajoute Garibaldi. " A moins que nous ne permettions aux systèmes informatiques de faire les mêmes erreurs que les meilleurs humains, nous retarderons les avantages qui peuvent être disponibles grâce à leur utilisation, " ajoute-t-il encore.

Les chercheurs considèrent l'intelligence artificielle comme des dispositifs qui aident à traiter les problèmes et à prendre des décisions. Par exemple, au lieu de s'attendre à ce que l'IA remplace un médecin en proposant la meilleure option de traitement pour un patient atteint de cancer, il devrait être utilisé comme un outil pour aider les médecins à éviter les choix « les plus mauvais » parmi une gamme d'options potentielles qu'un médecin humain qualifié (ou un groupe de médecins humains qualifiés) aurait pu faire.

« Les ordinateurs ne prennent pas le relais mais fournissent simplement plus de décisions, " dit Garibaldi. " C'est un gain de temps et, en fin de compte, de vie, car les catastrophes se produisent en raison de soins sous-optimaux. Les ordinateurs peuvent aider à éviter l'erreur flagrante que les humains commettent en tant qu'« experts adjoints » dans la salle qui excluent les mauvaises décisions et les erreurs en fournissant un ensemble de décisions alternatives, tout cela pourrait être correct."

À l'avenir, les chercheurs espèrent faire de ces systèmes une véritable utilisation médicale, où il y a un problème et un système informatique qui peut le résoudre et soutenir la prise de décision dans la vie réelle.