Glossaire

Humain dans la boucle (human-in-the-loop)

Qu’est-ce que Humain dans la boucle (human-in-the-loop) ?

Le principe de l'humain dans la boucle désigne des processus où des personnes interviennent à des étapes définies d'un traitement par IA : elles vérifient les résultats, les valident, les corrigent ou reprennent les cas difficiles. Cela réduit le risque d'erreurs et maintient la responsabilité humaine, notamment pour les décisions touchant des personnes, de l'argent ou le droit. Exemple : un agent IA rédige des réponses aux clients, qu'un collaborateur relit avant envoi.

Ce que fait KI.ordo

Dans les projets KI.ordo, les agents livrent des brouillons que des personnes valident, et le chat du site peut transférer une conversation à l'équipe via un formulaire de contact.

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Thèmes

Validation
Contrôle
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Termes associés

Système d'automatisation par IA

Un système d'automatisation par IA associe l'automatisation classique des processus à des capacités d'IA comme la compréhension de texte, la classification ou l'aide à la décision. Il devient ainsi possible d'automatiser aussi des processus aux entrées non structurées : e-mails, formulaires ou demandes. Le schéma type est une chaîne déclencheur, étapes de traitement, conditions et sortie, avec validation humaine aux points critiques. Exemple : les demandes entrantes sont automatiquement classées, résumées et transmises au bon service.

Automatisation
Processus
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Agents intelligents

Un agent intelligent est un système qui perçoit son environnement, traite des informations et choisit lui-même ses actions pour atteindre un objectif. Aujourd'hui, le terme désigne surtout des logiciels fondés sur de grands modèles de langage, qui suivent des instructions, exploitent des connaissances et appellent des outils comme une recherche ou une API. Le degré d'autonomie d'un agent doit être défini de façon réfléchie. Exemple : un agent répond aux questions des clients à partir de la documentation produit.

Agents
Autonomie
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Apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF)

Le RLHF est une méthode d'entraînement qui rend les modèles de langage plus utiles et plus sûrs. Des personnes comparent et notent plusieurs réponses du modèle ; ces jugements servent à entraîner un modèle de récompense, qui affine ensuite le modèle de langage par apprentissage par renforcement. Le modèle apprend ainsi, par exemple, à répondre plus clairement ou à refuser des demandes problématiques. Le RLHF a lieu chez le fournisseur du modèle, avant sa publication, et non chez chaque utilisateur.

entraînement
retours humains
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Hallucination

On parle d’hallucination lorsqu’un modèle d’IA produit une réponse convaincante mais fausse ou inventée de toutes pièces, par exemple une décision de justice inexistante, un chiffre erroné ou une source fictive. La cause : les modèles de langage produisent des formulations probables ; ils ne vérifient pas automatiquement les faits. Le risque diminue lorsque les réponses s’appuient sur des sources vérifiées, citent leurs références et que des personnes contrôlent les résultats importants.

Modèles de langage
Fiabilité
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Modèle