RECOMMANDATIONS TECHNIQUES
Pour que l’IA devienne un outil de stabilisation et non un catalyseur de crise, certaines conditions, parfois ardues, doivent être réunies.
Diversification, redondance et mélange de modèles
Certains économistes comme Tyler Cowen (Mercatus Center) estiment que la solution n’est pas de limiter l’IA mais d’en diversifier l’usage. Selon lui, si davantage d’acteurs développent leurs propres modèles, la diversité des approches réduira le risque de spirales synchronisées. Mais pour cela, il faut soutenir la concurrence dans le développement des IA financières, ce qui reste pour l’instant un vœu pieux. Il faut une multiplicité méthodologique (différents algorithmes, approches statistiques classiques en parallèle) ; il faut introduire des modèles de type adversarial (tests de robustesse, scénarios extremes : « Qu’est-ce qui se casse si tel facteur change brutalement ? ») ; il faut des dispositifs de « fallback manuel » (en cas de doute, retour à des décisions humaines ou semi-automatiques) ; et il faut multiplier les architectures redondantes (si un modèle tombe, un autre prend le relais, comme dans l’ingénierie).
Transparence, auditabilité et « explainable AI » Se connecter
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