Techniques d’IA explicable (XAI)

Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi une IA avait pris une certaine décision ? L’IA explicable (XAI) est un domaine qui vise à rendre les modèles d’IA plus transparents et plus compréhensibles.

Elle nous aide à comprendre pourquoi une IA a effectué une prédiction, plutôt que de savoir uniquement ce qu’elle a prédit. Cela est essentiel pour instaurer la confiance et déboguer efficacement les systèmes d’IA.

Comprendre les décisions de l’IA n’est pas simplement un avantage appréciable ; c’est essentiel pour plusieurs raisons dans les services SaaS d’IA :

• Confiance : les utilisateurs sont davantage susceptibles d’adopter une IA s’ils comprennent son raisonnement.
• Débogage : cela aide les développeurs à repérer et à corriger les erreurs ou les biais des modèles.
• Conformité : de nombreuses réglementations, comme le GDPR, exigent des explications pour les décisions automatisées.
• Amélioration : les enseignements tirés de XAI peuvent guider le perfectionnement du modèle et l’ingénierie des caractéristiques.

Les explications XAI peuvent être classées selon leur portée :

• Explications locales : elles se concentrent sur l’explication d’une prédiction unique. Par exemple, pourquoi une demande de prêt précise a été rejetée.
• Explications globales : elles visent à comprendre le comportement général du modèle. Par exemple, quelles caractéristiques sont généralement les plus importantes pour toutes les prédictions produites par le modèle.

Les deux types sont utiles, car ils offrent des points de vue différents sur le fonctionnement de votre modèle d’IA.

Une autre manière de classer les techniques XAI consiste à considérer le moment où l’explication est produite :

• Explications avant coup : ce sont des explications « intégrées », fournies par des modèles intrinsèquement interprétables comme les arbres de décision ou la régression linéaire. La logique du modèle est transparente de par sa conception.
• Explications après coup : elles sont produites après qu’un modèle complexe, de type « boîte noire », comme un réseau neuronal profond, a effectué une prédiction. Elles tentent d’éclairer son processus de décision.

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) est une technique populaire d’explication après coup.

LIME fonctionne en créant un modèle local et interprétable, par exemple un modèle linéaire simple, autour d’une prédiction précise. Il modifie légèrement les données d’entrée et observe comment la prédiction du modèle en boîte noire évolue. Cela aide à déterminer quelles caractéristiques ont influencé ce résultat particulier.

SHAP (SHapley Additive exPlanations) est une autre méthode d’explication après coup puissante, fondée sur les valeurs de Shapley issues de la théorie des jeux.

SHAP attribue une valeur d’« importance » à chaque caractéristique pour une prédiction donnée. Ces valeurs indiquent dans quelle mesure chaque caractéristique contribue à faire passer la prédiction de la référence, c’est-à-dire la moyenne, à la prédiction réelle. SHAP offre des informations à la fois locales et globales.

Un concept XAI plus simple à comprendre est l’importance des caractéristiques. Il vise à quantifier la contribution de chaque caractéristique à la précision globale des prédictions ou au résultat du modèle.

Une méthode courante est l’importance des caractéristiques par permutation. Elle consiste à mélanger aléatoirement les valeurs d’une seule caractéristique et à observer dans quelle mesure les performances du modèle diminuent. Une forte baisse indique que la caractéristique mélangée était très importante.

Les explications contrefactuelles répondent à la question suivante : « Quelle est la plus petite modification des caractéristiques d’entrée qui permettrait de changer la prédiction du modèle pour obtenir le résultat souhaité ? »

Par exemple, si un prêt a été refusé, une explication contrefactuelle pourrait suggérer : « Si votre cote de crédit avait été supérieure de 50 points, votre prêt aurait été approuvé. » Cela fournit aux utilisateurs des informations concrètement exploitables.

Comment les produits SaaS d’IA utilisent-ils XAI en pratique ?

• Évaluation du crédit : expliquer pourquoi un prêt a été accordé ou refusé.
• Diagnostic médical : montrer quels symptômes ont conduit à une prédiction diagnostique donnée.
• Détection des fraudes : mettre en évidence les détails d’une transaction ayant déclenché une alerte de fraude.
• Recommandations personnalisées : expliquer pourquoi un produit précis a été recommandé.

Ces explications renforcent la confiance des utilisateurs et offrent une transparence essentielle.

Excellent travail ! Vous avez découvert l’IA explicable (XAI) et son importance.

• XAI rend les décisions de l’IA transparentes, ce qui renforce la confiance et facilite le débogage.
• Nous avons étudié les explications locales et globales, ainsi que celles produites après coup et avant coup.
• Des techniques clés comme LIME, SHAP, l’importance des caractéristiques et les explications contrefactuelles nous aident à mieux comprendre les modèles d’IA.
• La mise en œuvre de XAI dans votre service SaaS peut considérablement améliorer l’expérience utilisateur et la conformité réglementaire.

Nous allons maintenant nous pencher sur l’équité et la responsabilité dans le développement de l’IA.