{"id":17090,"date":"2022-10-24T09:59:00","date_gmt":"2022-10-24T07:59:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=17090"},"modified":"2022-11-09T10:48:33","modified_gmt":"2022-11-09T09:48:33","slug":"commentaire-pourquoi-les-ingenieurs-ont-besoin-de-ki-explicables","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/fr\/commentaire-pourquoi-les-ingenieurs-ont-besoin-de-ki-explicables\/","title":{"rendered":"Commentaire : pourquoi les ing\u00e9nieurs ont besoin d'une IA explicable"},"content":{"rendered":"
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Pour beaucoup, l'IA est encore une \"bo\u00eete noire\". Il faut donc des m\u00e9thodes pour une IA explicable. (Image : Pixabay.com)<\/figcaption><\/figure>\n

Les d\u00e9cideurs des entreprises de tous les secteurs misent de plus en plus sur l'IA pour rester comp\u00e9titifs aujourd'hui et \u00e0 l'avenir. Pourtant, la m\u00e9fiance r\u00e8gne encore \u00e0 l'\u00e9gard d'une \"bo\u00eete noire\" qu'est l'IA, dont les mod\u00e8les et les solutions ne sont souvent plus compr\u00e9hensibles pour nous, les humains. Cela devient un d\u00e9fi lorsque les ing\u00e9nieurs doivent expliquer comment leurs mod\u00e8les fonctionnent - par exemple lorsque le mod\u00e8le est soumis \u00e0 certaines r\u00e9glementations ou lorsqu'il faut convaincre des acheteurs potentiels.\u00a0<\/p>\n

Qu'est-ce que l'explicabilit\u00e9 de l'IA ?\u00a0<\/strong><\/h3>\n

C'est l\u00e0 qu'intervient l'IA explicable. Il s'agit d'un ensemble d'outils et de m\u00e9thodes qui peuvent aider \u00e0 comprendre les d\u00e9cisions prises par les mod\u00e8les d'IA, ainsi qu'\u00e0 d\u00e9tecter et \u00e0 corriger les probl\u00e8mes \u00e9ventuels des mod\u00e8les \"bo\u00eete noire\", tels que les biais ou la vuln\u00e9rabilit\u00e9 aux tentatives de manipulation. L'explicabilit\u00e9 est essentielle lorsque les ing\u00e9nieurs doivent d\u00e9montrer qu'un mod\u00e8le est conforme \u00e0 certaines normes ou aux normes ISO. Mais il s'agit \u00e9galement d'accro\u00eetre la confiance dans les mod\u00e8les d'IA en g\u00e9n\u00e9ral. \u00a0<\/p>\n

L'explicabilit\u00e9 peut aider les utilisateurs de l'IA \u00e0 comprendre comment les mod\u00e8les d'apprentissage automatique parviennent \u00e0 des pr\u00e9dictions. Pour cela, ils peuvent par exemple suivre les param\u00e8tres qui influencent la d\u00e9cision d'un mod\u00e8le d'IA et la mani\u00e8re dont cette influence se manifeste. Mais cela n'est pas facile, surtout lorsqu'il s'agit de mod\u00e8les complexes.\u00a0<\/p>\n

Complexit\u00e9 vs. explicabilit\u00e9\u00a0<\/strong><\/h3>\n

La question se pose donc : pourquoi ne pas utiliser des mod\u00e8les d'IA plus simples ? Les mod\u00e8les n'ont pas toujours \u00e9t\u00e9 complexes. Un exemple simple est celui d'un thermostat qui r\u00e9gule la temp\u00e9rature dans une pi\u00e8ce. Si la temp\u00e9rature de la pi\u00e8ce tombe en dessous d'une certaine valeur pr\u00e9d\u00e9finie, le chauffage se met en marche, si elle d\u00e9passe cette valeur, le chauffage s'arr\u00eate \u00e0 nouveau. Mais qu'en est-il des param\u00e8tres tels que le moment de la journ\u00e9e, l'utilisation du bureau, le prix de l'\u00e9lectricit\u00e9 ou les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques ? \u00c0 quel niveau faut-il r\u00e9gler le chauffage pour qu'il soit vraiment efficace et durable ? De m\u00eame qu'une r\u00e9gulation moderne de la temp\u00e9rature dans les b\u00e2timents prend en compte beaucoup plus de param\u00e8tres, des mod\u00e8les beaucoup plus d\u00e9taill\u00e9s et donc plus complexes se sont \u00e9tablis dans de nombreux domaines. \u00a0<\/p>\n

Ces mod\u00e8les complexes ont l'avantage de fournir des pr\u00e9dictions g\u00e9n\u00e9ralement plus pr\u00e9cises. Ils permettent de r\u00e9aliser des analyses plus pr\u00e9cises et, dans certains cas, de r\u00e9pondre plus rapidement aux questions pos\u00e9es. En outre, les ing\u00e9nieurs travaillent avec des donn\u00e9es de plus en plus complexes, telles que des signaux et des images en continu, qui peuvent \u00eatre trait\u00e9es directement par les mod\u00e8les d'IA. Cela permet de gagner un temps pr\u00e9cieux lors de la cr\u00e9ation de mod\u00e8les. \u00a0<\/p>\n

M\u00eame si la complexit\u00e9 apporte tous ces changements positifs, le fait que les mod\u00e8les ne soient plus compris devient de plus en plus un d\u00e9fi. Les ing\u00e9nieurs doivent donc d\u00e9velopper de nouvelles approches pour mieux comprendre les mod\u00e8les complexes et reproduire les calculs. \u00a0<\/p>\n

M\u00e9thodes pour une IA explicable\u00a0<\/strong><\/h3>\n

L'utilisation de mod\u00e8les explicables peut apporter un \u00e9clairage pr\u00e9cieux sans qu'il soit n\u00e9cessaire d'ajouter des \u00e9tapes suppl\u00e9mentaires au flux de travail. Par exemple, dans le cas des arbres d\u00e9cisionnels ou des mod\u00e8les lin\u00e9aires, la prise de d\u00e9cision est imm\u00e9diatement compr\u00e9hensible, quelles propri\u00e9t\u00e9s influencent un mod\u00e8le et comment.\u00a0<\/p>\n

Il existe des m\u00e9thodes permettant de comprendre l'influence de certaines caract\u00e9ristiques sur la d\u00e9cision. Gr\u00e2ce au \"Classement des fonctionnalit\u00e9s<\/a>\"La premi\u00e8re \u00e9tape consiste \u00e0 d\u00e9terminer quelles caract\u00e9ristiques ont la plus grande influence sur une d\u00e9cision. Il faut ensuite v\u00e9rifier si l'influence d'une caract\u00e9ristique change lorsqu'elle prend des valeurs diff\u00e9rentes.\u00a0<\/p>\n

Une autre m\u00e9thode est LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations). Ici, on essaie, dans l'environnement d'un point de donn\u00e9es donn\u00e9, de se rapprocher d'un syst\u00e8me complexe et inexplicable en cr\u00e9ant un mod\u00e8le fr\u00e8re moins complexe et explicable qui donne des r\u00e9sultats similaires. On peut ainsi d\u00e9couvrir quels sont les pr\u00e9dicteurs qui influencent le plus la d\u00e9cision.\u00a0<\/p>\n

Mais comment d\u00e9couvrir des d\u00e9pendances non lin\u00e9aires parmi les donn\u00e9es d'entr\u00e9e ? Pour cela, les ing\u00e9nieurs peuvent utiliser les \"valeurs de Shapley\". Elles permettent d'estimer la mani\u00e8re dont les donn\u00e9es d'entr\u00e9e d'un mod\u00e8le d'apprentissage automatique influencent les r\u00e9sultats.\u00a0<\/p>\n

Lors de la cr\u00e9ation de mod\u00e8les pour des applications de traitement d'images ou de vision par ordinateur, les visualisations font partie des meilleurs moyens d'\u00e9valuer le caract\u00e8re explicable des mod\u00e8les. Par exemple, des m\u00e9thodes comme la CAM de degr\u00e9 et la \"sensibilit\u00e9 \u00e0 l'occlusion\" peuvent identifier les endroits des images et des textes qui influencent le plus la d\u00e9cision du mod\u00e8le.\u00a0<\/p>\n

L'IA au-del\u00e0 de l'explicabilit\u00e9\u00a0<\/strong><\/h3>\n

Pour r\u00e9ussir \u00e0 utiliser l'IA explicable, les ing\u00e9nieurs et les scientifiques doivent \u00e9galement \u00eatre conscients des d\u00e9fis qui l'accompagnent. Trouver un \u00e9quilibre entre l'explicabilit\u00e9, la complexit\u00e9, l'influence des donn\u00e9es d'entr\u00e9e et la confiance dans les mod\u00e8les n'est pas chose ais\u00e9e. En outre, il doit \u00eatre clair que l'explication d'une bo\u00eete noire et la confiance ainsi gagn\u00e9e aupr\u00e8s des d\u00e9cideurs ou des instances de contr\u00f4le ne sont qu'une \u00e9tape sur la voie d'une utilisation s\u00fbre de l'IA. \u00a0<\/p>\n

L'utilisation de l'IA dans la pratique n\u00e9cessite des mod\u00e8les qui peuvent \u00eatre compris. Ils doivent \u00eatre cr\u00e9\u00e9s selon une proc\u00e9dure compr\u00e9hensible et pouvoir fonctionner \u00e0 un niveau n\u00e9cessaire pour les applications critiques et sensibles en termes de s\u00e9curit\u00e9. \u00c0 ce stade, les experts misent sur la v\u00e9rification et la validation. Ils peuvent ainsi s'assurer qu'un mod\u00e8le utilis\u00e9 dans des applications critiques pour la s\u00e9curit\u00e9 r\u00e9pond \u00e0 des normes minimales. Ou ils d\u00e9finissent des certifications de s\u00e9curit\u00e9 pour des domaines tels que l'automobile ou l'aviation. Les ing\u00e9nieurs disposent de nombreux outils et possibilit\u00e9s pour renforcer la confiance dans l'IA. Ils ne devraient pas s'arr\u00eater \u00e0 l'explicabilit\u00e9.\u00a0<\/p>\n

Conclusion : une IA explicable comme rouage d'un syst\u00e8me global\u00a0<\/strong><\/h3>\n

Il ne fait aucun doute qu'\u00e0 l'avenir, l'IA mettra fortement l'accent sur l'explicabilit\u00e9. Plus l'IA sera int\u00e9gr\u00e9e dans des applications de s\u00e9curit\u00e9 critiques et quotidiennes, plus l'explicabilit\u00e9 sera consid\u00e9r\u00e9e comme un attribut indispensable des mod\u00e8les d'IA. Et tout le monde en profite : les ing\u00e9nieurs disposent de meilleures informations sur leurs mod\u00e8les et peuvent trouver et corriger les erreurs plus rapidement. Ils peuvent expliquer de mani\u00e8re compr\u00e9hensible comment les mod\u00e8les r\u00e9pondent \u00e0 certaines normes, et cette plus grande transparence donne confiance tant aux d\u00e9cideurs qu'aux clients potentiels. \u00a0<\/p>\n

N\u00e9anmoins, les ing\u00e9nieurs, les experts techniques et les d\u00e9cideurs dans les entreprises ne doivent pas oublier que l'explicabilit\u00e9 n'est qu'un rouage d'une grande horloge et qu'elle doit \u00eatre utilis\u00e9e main dans la main - dent par dent - avec d'autres m\u00e9thodes, outils et r\u00e9glementations importants.\u00a0<\/p>\n

Source et informations compl\u00e9mentaires : https:\/\/ch.mathworks.com\/de\/<\/a><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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