L’essor des architectures “Human-in-the-Loop” dans les systèmes d’IA modernes
À mesure que les systèmes d’intelligence artificielle gagnent en autonomie et en complexité, une approche se généralise dans les projets Data Science : le Human-in-the-Loop (HITL). Cette architecture vise à intégrer des interventions humaines ciblées dans le cycle de vie des modèles d’IA, afin d’améliorer leur fiabilité, leur qualité et leur adaptabilité opérationnelle. Le principe du HITL repose sur une collaboration structurée entre algorithmes et utilisateurs. L’IA automatise les tâches à grande échelle — classification, prédiction, génération — tandis que l’humain intervient pour valider, corriger ou enrichir les résultats lorsque cela est nécessaire. Cette interaction peut avoir lieu lors de l’entraînement du modèle, pendant l’inférence, ou au moment de l’évaluation continue des performances. Dans les projets de Data Science, le Human-in-the-Loop est notamment utilisé pour améliorer la qualité des données d’entraînement. Les experts métiers peuvent annoter des cas complexes,...