Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
1. Complexité des algorithmes : Les algorithmes d'IA peuvent être extrêmement complexes, ce qui rend leur création et leur optimisation difficiles. Il faut souvent de nombreuses itérations et ajustements pour atteindre des performances acceptables. Par exemple, concevoir un réseau de neurones avec des centaines de couches nécessite des techniques avancées de réglage des paramètres et de l'optimisation.
2. Quantité et qualité des données : L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond nécessitent une quantité massive de données pour fonctionner efficacement. La qualité des données est également cruciale ; des données inexactes ou biaisées peuvent conduire à des modèles défectueux. Collecter, nettoyer et étiqueter ces données représente un défi majeur.
3. Problèmes de traitement et de calcul : L'entraînement de grands modèles de réseaux de neurones nécessite une puissance de calcul considérable. Cela implique souvent l'utilisation de GPU (unités de traitement graphique) coûteux et de machines distribuées. Gérer l'infrastructure nécessaire pour traiter ces calculs est complexe et coûteux.
4. Interprétabilité et explicabilité : Les modèles d'IA, en particulier ceux basés sur l'apprentissage profond, sont souvent perçus comme des "boîtes noires". Comprendre pourquoi et comment un modèle prend une décision est crucial pour la confiance des utilisateurs et pour le respect des exigences réglementaires. Développer des méthodes pour rendre ces modèles plus interprétables est un défi en cours de recherche.
5. Robustesse et sécurité : Les modèles d'IA doivent être robustes et sécurisés contre diverses attaques et failures. Des modèles mal protégés peuvent être manipulés par des attaques adversarial, où des entrées spécifiquement conçues peuvent tromper le modèle. Assurer la sécurité et la robustesse des systèmes d'IA est une priorité.