Comment construire un agent AI conscient des risques avec critique interne, raisonnement de cohérence et estimation de l'incertitude pour des prises de décision fiables
Cet article décrit la construction d'un agent intelligent conçu pour une prise de décision fiable en intégrant une critique interne, une raisonnement auto-cohérent et une estimation de l'incertitude. L'agent évalue plusieurs réponses en fonction de précisions, cohérences et aspects de sécurité, et quantifie l'incertitude predictive via l'entropie, la variance et les mesures de cohérence. Il utilise des stratégies de sélection de risque pour équilibrer la confiance et l'incertitude dans la prise de décision. Les expériences et visualisations montrent que la raisonnement auto-cohérent et la sélection consciente de l'incertitude améliorent la fiabilité et la robustesse du comportement de l'agent.
L'article propose une méthode pour créer un agent AI conscient des risques, utilisant la critique interne, le raisonnement cohérent et l'estimation de l'incertitude, potentiellement améliorant la fiabilité et la robustesse des systèmes AI dans diverses industries européennes, en conformité avec l'AI Act, tout en respectant les exigences du RGPD concernant la transparence et la gestion des données.