Vérification Formelle : La Seule Voie pour Satisfaire les Régulateurs de l'IA

L'Avocat et l'Ingénieur : Un Dialogue de Sourds

Il existe un fossé fondamental dans la conversation actuelle entre les ingénieurs en IA et les régulateurs gouvernementaux. C'est une barrière linguistique, mais pas de nationalité. C'est une barrière épistémologique : un désaccord sur la façon dont nous savons ce que nous savons, et ce qui constitue la "vérité".

L'ingénieur en IA se lève et déclare : "Ce système est sûr. Nous l'avons soumis à 10 millions de scénarios de test simulés. Nous l'avons évalué sur les jeux de données standards. Il a fonctionné correctement 99,99 % du temps. C'est l'état de l'art."

Le régulateur (ainsi que le juge et l'actuaire d'assurance) entend quelque chose de très différent. Ils entendent : "Il y a 0,01 % de chance que ce système échoue de manière catastrophique. Nous ne savons pas quand cela arrivera. Nous ne savons pas pourquoi cela arrivera. Et nous ne pouvons pas garantir que cela n'arrivera pas demain lorsqu'il sera déployé dans un hôpital."

Dans le monde des applications grand public (moteurs de recommandation, chatbots, filtres photo), cette approche probabiliste est acceptable. Si Spotify recommande une chanson que vous détestez, personne ne meurt. Mais à mesure que l'IA pénètre le monde physique et la prise de décision à enjeux élevés (conduite autonome, diagnostic médical, gestion du réseau électrique, approbation de crédit), la tolérance pour la "sécurité probabiliste" s'évapore.

Vous ne pouvez pas expliquer à un juge que votre voiture autonome a tué un piéton parce que c'était un "cas limite statistique". Vous ne pouvez pas réconforter un patient en disant que la surdose de radiation était une "anomalie de 0,01 %". Dans le monde de la responsabilité civile, "presque sûr" n'est pas une défense.

L'Échec des Tests Probabilistes

Le paradigme dominant dans l'évaluation de l'IA aujourd'hui est le test empirique sur un jeu de données de validation. Vous entraînez sur les données A, et vous testez sur les données B. Si le modèle obtient un score élevé sur B, vous supposez qu'il a "appris" la tâche et qu'il généralisera au monde réel.

Mais les réseaux de neurones profonds sont des fonctions non linéaires de haute dimension. Ils sont notoirement fragiles. Ils souffrent d'un phénomène connu sous le nom de "vulnérabilité contradictoire". Un modèle peut classer un panneau stop parfaitement 99 % du temps, mais si vous faites pivoter l'image de 3 degrés et ajoutez un motif de bruit spécifique et imperceptible, le modèle pourrait le classer avec confiance comme un grille-pain. Ou un panneau de limitation de vitesse à 80 km/h.

Cela se produit parce que le modèle n'a pas réellement appris le concept de "Panneau Stop" (une forme octogonale rouge avec du texte blanc destinée à arrêter la circulation). Il a appris une corrélation statistique de textures de pixels. Cela fonctionne dans le cas moyen, mais échoue dans le pire des cas.

Les tests (aussi étendus soient-ils) ne peuvent montrer que la présence de bugs, pas leur absence. Vous pouvez exécuter un milliard de kilomètres de simulation, mais vous ne pouvez pas couvrir l'espace d'entrée infini du monde réel. Tester revient à chercher une aiguille dans une botte de foin en ramassant des morceaux de foin au hasard. Si vous ne trouvez pas l'aiguille, cela ne signifie pas qu'elle n'est pas là ; cela signifie simplement que vous ne l'avez pas encore touchée.

Lorsque le Règlement IA de l'UE exige que les systèmes d'IA à haut risque soient "robustes, précis et cybersécurisés", il demande implicitement une garantie que les tests probabilistes ne peuvent tout simplement pas fournir.

Entrée en Scène de la Vérification Formelle : Les Mathématiques de la Certitude

La vérification formelle est l'antidote à l'incertitude. C'est une technique empruntée à la conception de matériel et à l'ingénierie des systèmes critiques (comme l'avionique et le contrôle des réacteurs nucléaires). Au lieu de tester des échantillons, elle utilise la logique mathématique pour prouver les propriétés du système pour toutes les entrées possibles.

Imaginez un réseau de neurones simple contrôlant un bras robotique. Nous voulons assurer une propriété de sécurité : "Le bras ne doit jamais se déplacer à plus de 2 mètres par seconde lorsqu'un humain est détecté à moins de 1 mètre".

• L'approche par les tests : Faire fonctionner le bras 1 000 fois avec des entrées aléatoires (positions humaines, vitesses). Mesurer la vitesse du bras. S'il ne dépasse jamais 2 m/s, le déclarer sûr. (Risque : l'entrée n° 1 001 pourrait déclencher un pic).
• L'approche par la vérification formelle : Nous ne faisons pas fonctionner le système. Nous modélisons le système. Nous traitons le réseau de neurones comme un ensemble massif d'équations mathématiques. Nous définissons les contraintes d'entrée (Distance Humain < 1 m) et les contraintes de sortie (Vitesse Bras < 2 m/s). Nous utilisons ensuite un algorithme spécialisé appelé solveur SMT (Satisfiability Modulo Theories).

Nous demandons au solveur : "Existe-t-il UNE configuration d'entrée X, dans la plage valide, telle que la sortie Vitesse(X) > 2 ?"

Le solveur explore la structure mathématique du réseau. Il ne se contente pas d'essayer des points aléatoires ; il analyse la géométrie de la fonction. S'il renvoie "UNSAT" (Insatisfaisable), nous avons une preuve mathématique que la limite de vitesse ne peut jamais être franchie. Il est physiquement impossible pour le logiciel de générer cette commande.

Ce n'est pas une estimation statistique. C'est une garantie. C'est la différence entre "Je suis presque sûr que le pont ne s'effondrera pas" et "La physique des matériaux dicte que le pont ne peut pas s'effondrer sous cette charge".

Pourquoi le Deep Learning Déteste la Vérification Formelle

Si la vérification formelle est si géniale, pourquoi tout le monde ne l'utilise-t-il pas ? Pourquoi OpenAI et Google s'appuient-ils sur le "Red Teaming" (des testeurs humains essayant de casser le modèle) au lieu de preuves mathématiques ?

La réponse réside dans la complexité de calcul. Les modèles d'apprentissage profond standards sont des cauchemars à vérifier.

Un modèle Transformer typique (comme GPT-4) possède des milliards ou des billions de paramètres. Il utilise des fonctions d'activation complexes et non linéaires comme GeLU ou Swish. La complexité mathématique de la vérification d'un tel système augmente de façon exponentielle avec le nombre de neurones. Prouver une propriété sur un grand Transformer est impossible en termes de calcul ; l'univers subirait sa mort thermique avant que le solveur n'ait fini de vérifier toutes les branches.

L'industrie a optimisé pour l'"Expressivité" (la capacité de générer des poèmes et du code sympas) au détriment de la "Vérifiabilité" (la capacité de prouver que cela fonctionne). Ils ont construit un cerveau si complexe que même ses créateurs ne peuvent pas l'analyser.

L'Approche Dweve : Vérifié par Construction

Chez Dweve, nous avons pris un chemin différent. Nous avons décidé que pour les applications industrielles et d'entreprise à hauts risques, la vérifiabilité est plus importante que l'écriture de haïkus. Nous avons donc co-conçu notre architecture avec la vérification à l'esprit.

Nous utilisons deux stratégies principales pour rendre l'IA vérifiable :

1. Simplification : Réseaux Binaires et Linéaires par Morceaux

Nous utilisons des réseaux de neurones binaires (BNN) et des réseaux avec des fonctions d'activation simples et linéaires par morceaux (comme les ReLU). Nous évitons les courbes complexes de GeLU/Swish.

En contraignant les mathématiques à des relations linéaires simples et à la logique booléenne (0 et 1), nous réduisons considérablement l'espace de recherche pour le solveur. Le problème de vérification passe d'un problème d'optimisation non linéaire impossible à un problème de programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MILP) ou un problème SAT résoluble. Ce sont toujours des problèmes "NP-difficiles", mais pour la taille des réseaux que nous utilisons dans les systèmes de contrôle, les solveurs modernes peuvent les traiter en quelques secondes ou minutes.

2. Le "Safety Shell" Neuro-Symbolique

Nous n'essayons pas de vérifier tout le "cerveau". Nous acceptons que la partie perceptive de l'IA (la partie qui regarde un flux de caméra et dit "C'est un humain") est intrinsèquement probabiliste. Vous ne pouvez pas prouver formellement qu'une grille de pixels est un humain ; "humain" est un concept flou.

Au lieu de cela, nous enveloppons le réseau de neurones dans un "Safety Shell" : une couche logique symbolique qui applique les contraintes. L'architecture ressemble à ceci :

1. Couche Neuronale (Perception) : Analyse les entrées et suggère une action. "Je vois un humain. Je suggère de déplacer le bras à une vitesse de 2,5 m/s."
2. Safety Shell (Logique) : Intercepte la suggestion. Il la vérifie par rapport à un ensemble d'invariants formellement vérifiés (des règles qui ne doivent jamais être enfreintes).
3. Vérification de la Règle : "Règle n° 1 : SI Humain_Detecté ALORS Vitesse_Max = 2,0 m/s."
4. Intervention : Le Safety Shell voit que 2,5 > 2,0. Il rejette la suggestion du réseau neuronal et limite la valeur à 2,0 m/s.

Dans cette architecture, nous n'avons besoin de vérifier formellement que le Safety Shell (qui est petit, logique et déterministe). Nous n'avons pas besoin de vérifier le réseau de neurones massif. Même si le réseau de neurones hallucine et essaie de tuer l'opérateur, le Safety Shell garantit mathématiquement que la commande n'atteindra jamais les moteurs.

L'Avantage Concurrentiel Réglementaire

Pour nos clients, ce n'est pas seulement un exercice académique. C'est un catalyseur commercial massif. C'est la différence entre obtenir une licence d'exploitation et se faire fermer.

Lorsqu'un fabricant de dispositifs médicaux s'adresse à la FDA (États-Unis) ou à l'EMA (Europe) pour l'approbation d'une pompe à insuline pilotée par l'IA, les régulateurs sont terrifiés. Ils savent que l'IA peut être imprévisible. Ils exigeront des années d'essais cliniques pour démontrer statistiquement la sécurité.

Mais si ce fabricant utilise un modèle Dweve formellement vérifié, la conversation change. Ils peuvent remettre au régulateur une preuve mathématique pour les propriétés de sécurité critiques. "Nous ne pensons pas seulement qu'il ne surdosera pas le patient. Voici la preuve formelle que la commande de dosage de sortie est mathématiquement bornée par les contraintes de poids et de niveau de glucose du patient."

Cela permet une approbation "Fast-Track". Cela réduit les primes d'assurance responsabilité civile. Cela crée de la confiance.

De "Aller Vite et Casser des Choses" à "Aller Vite et Prouver des Choses"

L'ère de "Aller vite et casser des choses" fonctionne pour les réseaux sociaux. Elle ne fonctionne pas pour les voitures autonomes, les réseaux électriques ou les robots médicaux. Lorsque vous cassez des choses dans le monde physique, vous brisez des gens.

Alors que le Règlement IA de l'UE entre pleinement en vigueur et que les lois sur la responsabilité rattrapent la technologie, l'époque du Far West de l'IA touche à sa fin. L'avenir appartient aux systèmes robustes, explicables et vérifiables.

Nous entrons dans l'ère de "Aller vite et prouver des choses". Et la seule façon de prouver des choses dans le domaine numérique est par les mathématiques. Chez Dweve, nous construisons les compilateurs et les architectures pour rendre ces mathématiques accessibles à chaque développeur.

Besoin d'une IA capable de résister à l'examen réglementaire ? Les architectures formellement vérifiées de Dweve fournissent les garanties mathématiques exigées par les régulateurs. Contactez-nous pour découvrir comment notre technologie Safety Shell peut accélérer votre processus d'approbation d'IA et réduire votre exposition à la responsabilité.