Humain dans la boucle

Vous avez entendu parler du gabarit de conception d'application de ML appelé Humain dans la boucle. Il s'agit d'un cas où une experte ou un expert humain prend le relais pour effectuer des estimations plus difficiles lorsque le modèle n'est pas assez confiant. Cela implique l'annotation continue de nouvelles données, ce qui permet l'entretien continu du modèle. Parfait, non?

Imaginez maintenant que vous devez bâtir deux applications de ML :

• une pour détecter des maladies pulmonaires à partir d'images radiographiques, et
• une pour prédire les cours boursiers et transiger des actions à une fréquence de plusieurs milliers de transactions par seconde (les transactions à haute fréquence, ou HFT).

Laquelle de ces applications ne serait PAS un bon choix pour un design Humain dans la boucle, et pourquoi?