{"id":21185,"date":"2026-03-16T20:40:57","date_gmt":"2026-03-16T19:40:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.revue3emillenaire.com\/blog\/?p=21185"},"modified":"2026-03-16T20:40:57","modified_gmt":"2026-03-16T19:40:57","slug":"lia-ne-voit-pas-comme-vous-et-cela-peut-poser-probleme-lorsquelle-categorise-des-objets-et-des-scenes-par-arryn-robbins-eben-w-daggett-et-michael-hout","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revue3emillenaire.com\/blog\/lia-ne-voit-pas-comme-vous-et-cela-peut-poser-probleme-lorsquelle-categorise-des-objets-et-des-scenes-par-arryn-robbins-eben-w-daggett-et-michael-hout\/","title":{"rendered":"L\u2019IA ne \u00ab voit \u00bb pas comme vous \u2014 et cela peut poser probl\u00e8me lorsqu\u2019elle cat\u00e9gorise des objets et des sc\u00e8nes par Arryn Robbins, Eben W. Daggett et Michael Hout"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a><\/p>\n

Une IA et un humain pourraient classer ce mammif\u00e8re \u00e0 la peau grise et rid\u00e9e comme des animaux tr\u00e8s diff\u00e9rents.<\/p>\n

M\u00eame sans fourrure visible dans l\u2019image, vous pouvez facilement reconna\u00eetre qu\u2019une photo d\u2019un chat Sphynx repr\u00e9sente un chat. Vous ne le confondriez pas avec un \u00e9l\u00e9phant.<\/p>\n

Pourtant, de nombreux syst\u00e8mes de vision par intelligence artificielle le feraient. Pourquoi ? Parce que, lorsque les syst\u00e8mes d\u2019IA apprennent \u00e0 cat\u00e9goriser des objets, ils s\u2019appuient souvent sur des indices visuels \u2014 comme la texture de surface<\/a> ou de simples motifs dans les pixels. Cette tendance les rend vuln\u00e9rables \u00e0 de petites modifications qui ont tr\u00e8s peu d\u2019effet sur la perception humaine.<\/p>\n

Un syst\u00e8me de vision davantage align\u00e9 sur la perception humaine \u2014 par exemple, un syst\u00e8me qui mettrait l\u2019accent sur la forme \u2014 pourrait encore confondre ce chat avec un autre mammif\u00e8re de forme similaire, comme un tigre ; mais il est peu probable qu\u2019il indique un \u00e9l\u00e9phant.<\/p>\n

Les types d\u2019erreurs qu\u2019une IA commet r\u00e9v\u00e8lent la mani\u00e8re dont elle organise l\u2019information visuelle, avec des limites potentielles qui deviennent pr\u00e9occupantes dans des contextes \u00e0 enjeux \u00e9lev\u00e9s.<\/p>\n

Imaginez un v\u00e9hicule autonome approchant un panneau d\u2019arr\u00eat vandalis\u00e9. Alors qu\u2019un conducteur humain reconna\u00eet le panneau gr\u00e2ce \u00e0 sa forme et \u00e0 son contexte, une IA qui s\u2019appuie sur des motifs de pixels pourrait le classer incorrectement, excluant le panneau modifi\u00e9 de la cat\u00e9gorie \u00ab panneau \u00bb <\/a>pour le ranger dans un autre groupe d\u2019images qu\u2019elle consid\u00e8re comme similaires \u2014 par exemple un panneau publicitaire, une affiche ou un autre objet en bord de route.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Des autocollants et des graffitis sur un panneau <\/i>STOP<\/i><\/strong> pourraient servir d\u2019attaque <\/i>adver<\/i><\/em>s<\/i><\/em>e<\/i><\/em>, perturbant l\u2019IA des v\u00e9hicules autonomes.<\/i><\/p>\n

Ensemble, ces probl\u00e8mes r\u00e9v\u00e8lent un d\u00e9calage entre la mani\u00e8re dont les humains per\u00e7oivent le monde visuel et celle dont l\u2019IA le repr\u00e9sente.<\/p>\n

Nous sommes des experts de la perception visuelle<\/a> et travaillons \u00e0 l\u2019intersection de la perception humaine<\/a> et de la perception machine<\/a>. Les \u00eatres humains organisent les informations visuelles en objets, en significations et en relations fa\u00e7onn\u00e9es par l\u2019exp\u00e9rience et le contexte. Les mod\u00e8les d\u2019IA n\u2019organisent pas l\u2019information visuelle de la m\u00eame mani\u00e8re. Cette diff\u00e9rence essentielle explique pourquoi l\u2019IA \u00e9choue parfois de fa\u00e7on surprenante.<\/p>\n

Voir des objets, pas des <\/span><\/span>particularit\u00e9s<\/span><\/span><\/h3>\n

Imaginez qu\u2019un petit objet opaque se trouve devant vous, avec \u00e0 la fois des bords droits et des courbes. Mais vous ne voyez pas ces particularit\u00e9s\u00a0<\/span><\/span>: vous voyez simplement votre tasse \u00e0 caf\u00e9.<\/p>\n

La vision n\u2019est pas une cam\u00e9ra enregistrant passivement le monde. Au contraire, votre cerveau transforme rapidement la lumi\u00e8re capt\u00e9e par vos yeux en objets que vous reconnaissez et comprenez, organisant l\u2019exp\u00e9rience en repr\u00e9sentations mentales structur\u00e9es<\/a>.<\/p>\n

Les chercheurs peuvent comprendre comment ces repr\u00e9sentations sont organis\u00e9es en examinant la fa\u00e7on dont les gens jugent la similarit\u00e9<\/a>. Votre tasse \u00e0 caf\u00e9 ne ressemble pas \u00e0 votre ordinateur, mais elle est semblable \u00e0 un verre d\u2019eau malgr\u00e9 leurs diff\u00e9rences d\u2019apparence. Ce jugement refl\u00e8te la mani\u00e8re dont la tasse est repr\u00e9sent\u00e9e mentalement\u00a0: non seulement en termes d\u2019apparence, mais aussi en fonction de son usage et de sa place dans les activit\u00e9s quotidiennes.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Tr\u00e8s semblables dans la fa\u00e7on dont vous les utilisez ; moins similaires dans leur apparence.<\/i><\/strong><\/p>\n

Il est important de noter que l\u2019organisation mentale des repr\u00e9sentations est flexible. Les aspects d\u2019un objet qui ressortent changent selon le contexte et les objectifs<\/a>. Si vous pr\u00e9parez un carton pour un d\u00e9m\u00e9nagement, la forme et la taille comptent le plus ; votre tasse peut donc \u00eatre plac\u00e9e n\u2019importe o\u00f9 tant qu\u2019elle rentre. Mais lorsque vous la rangez dans un placard, elle va \u00e0 c\u00f4t\u00e9 des autres verres et tasses. La tasse n\u2019a pas chang\u00e9\u00a0: seule la fa\u00e7on dont elle est organis\u00e9e dans votre esprit a chang\u00e9.<\/p>\n

La perception visuelle humaine est adaptative, guid\u00e9e par le sens et li\u00e9e \u00e0 la mani\u00e8re dont nous interagissons avec le monde.<\/p>\n

Aligner l\u2019IA sur les humains<\/span><\/span><\/h3>\n

Les syst\u00e8mes d\u2019IA, en revanche, organisent les informations visuelles d\u2019une mani\u00e8re fondamentalement diff\u00e9rente de celle des humains \u2014 non pas parce qu\u2019ils sont des machines, mais parce que leur entra\u00eenement est tr\u00e8s \u00e9troitement cibl\u00e9. Lorsqu\u2019une IA est entra\u00een\u00e9e \u00e0 cat\u00e9goriser un chat ou un \u00e9l\u00e9phant, elle doit simplement apprendre quels motifs visuels conduisent \u00e0 la bonne \u00e9tiquette, et non comment ces animaux se relient entre eux ou s\u2019ins\u00e8rent dans le monde plus large.<\/p>\n

Les humains, au contraire, apprennent dans un contexte beaucoup plus vaste. Lorsque nous apprenons ce qu\u2019est un \u00e9l\u00e9phant, nous int\u00e9grons cette repr\u00e9sentation dans la trame de tout ce que nous avons d\u00e9j\u00e0 appris\u00a0: les animaux, la taille, les habitats, et bien d\u2019autres choses encore. Comme l\u2019IA est \u00e9valu\u00e9e uniquement sur la pr\u00e9cision de l\u2019\u00e9tiquette, elle peut s\u2019appuyer sur des raccourcis qui fonctionnent pendant l\u2019entra\u00eenement, mais \u00e9chouent parfois dans le monde r\u00e9el<\/a>.<\/p>\n

La question de l\u2019alignement repr\u00e9sentationnel<\/a><\/strong> concerne le fait de savoir si l\u2019IA organise l\u2019information d\u2019une mani\u00e8re semblable \u00e0 celle des humains. Il ne faut pas confondre cela avec l\u2019alignement des valeurs<\/a><\/strong>, qui d\u00e9signe le d\u00e9fi consistant \u00e0 s\u2019assurer que les syst\u00e8mes d\u2019IA poursuivent les r\u00e9sultats et les objectifs que les humains souhaitent.<\/p>\n

Comme l\u2019apprentissage humain int\u00e8gre les nouvelles informations dans un r\u00e9seau de connaissances ant\u00e9rieures, les relations entre les nouveaux concepts et les concepts existants peuvent \u00eatre \u00e9tudi\u00e9es et mesur\u00e9es. Cela signifie que l\u2019alignement repr\u00e9sentationnel pourrait \u00eatre un probl\u00e8me solvable \u2014 et constituer une \u00e9tape vers la r\u00e9solution de d\u00e9fis d\u2019alignement plus larges.<\/p>\n

Une approche consiste \u00e0 construire des syst\u00e8mes d\u2019IA qui se comportent comme des humains dans des t\u00e2ches psychologiques, ce qui permet aux chercheurs de comparer directement les repr\u00e9sentations. Par exemple, si les gens jugent qu\u2019un chat est plus semblable \u00e0 un chien qu\u2019\u00e0 un \u00e9l\u00e9phant, l\u2019objectif est de construire des mod\u00e8les d\u2019IA qui arrivent aux m\u00eames jugements.<\/p>\n

Une technique prometteuse<\/a> consiste \u00e0 entra\u00eener l\u2019IA \u00e0 partir de jugements de similarit\u00e9 humains<\/a> recueillis en laboratoire. Dans ces \u00e9tudes, les participants peuvent voir trois images et devoir indiquer quels deux objets se ressemblent le plus ; par exemple, si une tasse ressemble davantage \u00e0 un verre ou \u00e0 un bol. L\u2019int\u00e9gration de ces donn\u00e9es dans l\u2019entra\u00eenement encourage les syst\u00e8mes d\u2019IA \u00e0 apprendre comment les objets se relient entre eux, produisant des repr\u00e9sentations qui refl\u00e8tent mieux la mani\u00e8re dont les humains comprennent le monde.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Les prestataires de soins de sant\u00e9 veulent des syst\u00e8mes d\u2019IA capables de <\/i><\/span><\/span>signaler les v\u00e9ritables probl\u00e8mes<\/i><\/span><\/span><\/strong>, sans beaucoup de cas manqu\u00e9s ni de faux positifs.<\/i><\/span><\/span><\/p>\n

L\u2019alignement au-del\u00e0 de la vision<\/span><\/span><\/h3>\n

L\u2019alignement repr\u00e9sentationnel est important au-del\u00e0 des seuls syst\u00e8mes de vision<\/a>, et les chercheurs en IA commencent \u00e0 s\u2019y int\u00e9resser de plus pr\u00e8s<\/a>. \u00c0 mesure que l\u2019IA soutient des d\u00e9cisions \u00e0 forts enjeux, les diff\u00e9rences entre la mani\u00e8re dont les machines et les humains repr\u00e9sentent le monde auront des cons\u00e9quences r\u00e9elles, m\u00eame lorsqu\u2019un syst\u00e8me d\u2019IA semble tr\u00e8s pr\u00e9cis<\/a>. Par exemple, si une IA qui analyse des images m\u00e9dicales apprend \u00e0 associer la provenance d\u2019une image ou des artefacts visuels r\u00e9p\u00e9t\u00e9s \u00e0 une maladie \u2014 plut\u00f4t que les v\u00e9ritables signes visuels de cette maladie \u2014, le probl\u00e8me est \u00e9vident.<\/p>\n

L\u2019IA n\u2019a pas n\u00e9cessairement besoin de traiter l\u2019information exactement comme le fait la pens\u00e9e humaine. Mais entra\u00eener l\u2019IA en s\u2019appuyant sur des principes issus de la perception et de la cognition humaines \u2014 tels que la similarit\u00e9, le contexte et la structure relationnelle \u2014 peut conduire \u00e0 des syst\u00e8mes plus s\u00fbrs, plus pr\u00e9cis et plus \u00e9thiques.<\/p>\n

Les auteurs\u00a0:<\/b><\/p>\n

Arryn Robbins<\/b> est professeure adjointe de psychologie \u00e0 l\u2019University of Richmond.<\/p>\n

Eben W. Daggett<\/b> est membre affili\u00e9 de la facult\u00e9 de psychologie \u00e0 la New Mexico State University.<\/p>\n

Michael Hout<\/b> est vice-doyen \u00e0 la recherche et professeur de psychologie \u00e0 la New Mexico State University.<\/p>\n

Texte original publi\u00e9 le 11\u00a0mars 2026\u00a0: https:\/\/theconversation.com\/ai-doesnt-see-the-way-that-you-do-and-that-could-be-a-problem-when-it-categorizes-objects-and-scenes-271481<\/a><\/u><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

M\u00eame sans fourrure visible dans l\u2019image, vous pouvez facilement reconna\u00eetre qu\u2019une photo d\u2019un chat Sphynx repr\u00e9sente un chat. Vous ne le confondriez pas avec un \u00e9l\u00e9phant. Pourtant, de nombreux syst\u00e8mes de vision par intelligence artificielle le feraient. Pourquoi ? Parce que, lorsque les syst\u00e8mes d\u2019IA apprennent \u00e0 cat\u00e9goriser des objets, ils s\u2019appuient souvent sur des indices visuels \u2014 comme la texture de surface ou de simples motifs dans les pixels. 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