Model Interpretability (Interprétabilité du modèle)

Avec 91% des professionnels des données soulignant l’importance de l’interprétabilité pour les parties prenantes de l’entreprise, il est clair que comprendre le « pourquoi » des prédictions des modèles n’est pas seulement une préférence – c’est une nécessité.

Cet article se penche sur l’essence de l’interprétabilité des modèles et met en lumière son rôle crucial dans divers secteurs, de la santé à la finance. Vous découvrirez comment l’interprétabilité est le pivot qui permet d’équilibrer la complexité des modèles avec la transparence, de garantir l’équité et d’adhérer aux exigences réglementaires. Mais surtout, comment favorise-t-elle la confiance des utilisateurs finaux ? Embarquons ensemble dans cette exploration et découvrons l’importance de rendre compréhensible ce qui est complexe.

Qu’est-ce que l’interprétabilité des modèles ? #

L’interprétabilité dans l’apprentissage automatique signifie la mesure dans laquelle un humain peut comprendre et faire confiance aux décisions prises par un modèle. Elle incarne le lien crucial entre les modèles informatiques sophistiqués et leurs applications pratiques, où la confiance et la transparence règnent en maîtres. Considérons les facettes suivantes de l’interprétabilité des modèles :

• Soins de santé et sciences de la vie : L’interprétabilité revêt une importance capitale dans le domaine des soins de santé et des sciences de la vie. Ici, les décisions peuvent littéralement faire la différence entre la vie et la mort. Comprendre la logique qui sous-tend les prédictions d’un modèle permet aux professionnels de la santé de faire confiance à ces outils, ce qui se traduit par de meilleurs résultats pour les patients. Pour en savoir plus sur les soins de santé et les sciences de la vie, cliquez ici.

• Complexité et interprétabilité : Il existe un équilibre délicat entre la complexité et l’interprétabilité d’un modèle. À mesure que les algorithmes deviennent plus complexes, la compréhension de leurs processus décisionnels devient plus difficile. Cette lutte nécessite une approche prudente pour concevoir des modèles à la fois puissants et compréhensibles.

• Garantir l’équité et la conformité : Le rôle de l’interprétabilité s’étend au débogage des modèles, à l’amélioration de leurs performances et à la garantie qu’ils prennent des décisions impartiales. Cet aspect est particulièrement crucial dans des secteurs tels que la finance et la santé, où l’explicabilité n’est pas seulement une question d’éthique, mais aussi une obligation légale.

• Favoriser la confiance dans les modèles : Au cœur de l’interprétabilité se trouve le concept de « confiance dans le modèle ». Lorsque les utilisateurs finaux comprennent comment un modèle parvient à ses prédictions, leur confiance dans ces outils monte en flèche. Cette confiance est fondamentale, en particulier dans les applications où les utilisateurs s’appuient sur les prédictions du modèle pour prendre des décisions cruciales.

Par essence, l’interprétabilité des modèles tisse le fil de la confiance à travers le tissu des applications d’apprentissage automatique. Elle garantit qu’à mesure que nous nous aventurons dans l’ère de l’IA, notre confiance dans ces modèles repose sur une base solide de compréhension et de transparence.

Types de méthodes d’interprétabilité des modèles #

Dans la quête de transparence des modèles d’apprentissage automatique, diverses méthodes d’interprétabilité ont vu le jour. Une étude importante réalisée par Two Sigma classe ces méthodes en trois catégories principales : l’évaluation basée sur l’application, l’évaluation basée sur l’humain et l’évaluation basée sur la fonction. Chacune de ces méthodes offre une perspective unique sur l’interprétabilité des modèles, répondant à des besoins et des scénarios différents.

Évaluation fondée sur l’application

L’évaluation fondée sur l’application se distingue par l’importance qu’elle accorde à l’application pratique. Cette méthode implique

• L’implication directe d’un humain dans la boucle : Elle nécessite qu’une personne interagisse directement avec le modèle dans le cadre d’un scénario réel, afin de garantir que les méthodes d’interprétabilité sont fondées sur une utilisation pratique.

• Adaptée à des applications spécifiques : L’évaluation se concentre sur la manière dont la méthode d’interprétabilité aide à comprendre les décisions du modèle dans un domaine particulier, tel que les diagnostics de santé ou les prévisions financières.

• Points forts : fournit un retour d’information direct sur l’utilité des méthodes d’interprétabilité dans les applications du monde réel, garantissant que les informations sont exploitables et pertinentes.

• Points faibles : Consomme beaucoup de temps et de ressources, car elle nécessite la mise en place de scénarios d’application spécifiques et l’implication directe de l’homme.

Évaluation basée sur l’humain

L’évaluation basée sur l’humain adopte une approche plus générale :

• Des tâches simplifiées pour évaluer l’interprétabilité : Au lieu de scénarios d’application approfondis, cette méthode utilise des tâches simplifiées qui évaluent si les explications du modèle sont compréhensibles pour des utilisateurs moyens.

• Outils et techniques : Des outils populaires tels que LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) et SHAP (SHapley Additive exPlanations) sont souvent utilisés dans ce type d’évaluation pour fournir des informations sur la manière dont les décisions relatives aux modèles sont prises.

• Points forts : plus évolutive que l’évaluation basée sur les applications, elle permet d’obtenir plus rapidement des informations plus larges sur l’interprétabilité des modèles.

• Points faibles : Peut ne pas saisir pleinement la complexité des applications du monde réel, ce qui risque de simplifier à l’excès les besoins d’interprétabilité de scénarios spécifiques.

Évaluation fondée sur des critères fonctionnels

L’évaluation fonctionnelle se concentre sur les aspects théoriques :

• Évaluation basée sur des critères prédéfinis : Cette méthode évalue l’interprétabilité en fonction de la conformité d’un modèle ou d’une méthode à certains critères théoriques prédéfinis, sans qu’il soit nécessaire de faire appel à un jugement humain.

• Objective et structurée : Cette méthode offre un moyen structuré d’évaluer les modèles sur la base de critères clairs et objectifs.

• Points forts : efficace et simple, il constitue un moyen rapide d’évaluer l’interprétabilité de base sans intervention humaine importante.

• Points faibles : Il manque la compréhension nuancée que le jugement humain peut apporter, ce qui peut conduire à négliger des problèmes pratiques d’interprétabilité.

La tendance aux approches hybrides

Il est intéressant de noter qu’une tendance croissante s’oriente vers des approches hybrides qui combinent des éléments des trois types d’évaluation. Cette stratégie holistique vise à exploiter les points forts de chaque méthode, afin d’obtenir une compréhension plus complète de l’interprétabilité des modèles. En combinant les connaissances pratiques de l’évaluation fondée sur les applications, l’évolutivité de l’évaluation fondée sur l’être humain et l’objectivité de l’évaluation fondée sur les fonctions, ces approches hybrides représentent l’avant-garde de la recherche sur l’interprétabilité.

En résumé, il est essentiel de comprendre les forces et les faiblesses de chaque méthode d’interprétabilité pour choisir l’approche appropriée à un scénario donné. Au fur et à mesure que le paysage de l’apprentissage automatique évolue, les stratégies visant à rendre ces modèles transparents et compréhensibles pour les utilisateurs finaux évoluent également.

Application pratique de l’interprétabilité des modèles #

L’interprétabilité des modèles va bien au-delà d’un concept théorique et s’inscrit dans le tissu même des industries qui façonnent notre vie quotidienne. La santé, la finance et la justice pénale sont des secteurs où l’application de l’interprétabilité dans les modèles d’apprentissage automatique permet non seulement d’améliorer l’efficacité opérationnelle, mais aussi de renforcer les normes éthiques et la conformité aux mandats réglementaires.

Soins de santé : Une bouée de sauvetage pour la précision des diagnostics

Dans le domaine de la santé, les enjeux ne pourraient être plus élevés. Ici, l’interprétabilité se traduit par la capacité à découvrir la logique qui sous-tend les recommandations de diagnostic et de traitement formulées par les systèmes d’IA. Par exemple, lorsqu’un modèle d’apprentissage automatique identifie un nouveau schéma dans les données d’un patient suggérant une prédisposition génétique, les cliniciens doivent comprendre le « pourquoi » de cette prédiction pour lui faire confiance et agir en conséquence. La documentation d’AWS souligne l’importance de l’interprétabilité dans le domaine des soins de santé, en préconisant des modèles que les cliniciens peuvent interroger pour connaître les éléments de preuve qui ont conduit à leurs conclusions. Une telle transparence

• facilite la confiance entre les cliniciens et les outils d’IA sur lesquels ils s’appuient.

• Améliore les résultats pour les patients en permettant une prise de décision plus éclairée.

• garantit la conformité réglementaire, en respectant les normes strictes applicables aux dispositifs médicaux et aux logiciels.

Finance : Décoder la logique des approbations de prêts

Le secteur de la finance, en particulier les modèles d’évaluation du crédit, s’appuie fortement sur l’interprétabilité. Comprendre pourquoi une demande de prêt est approuvée ou refusée est crucial, non seulement pour la conformité réglementaire, mais aussi pour le maintien de l’équité et de la transparence. Selon la documentation d’AWS, l’interprétabilité des modèles financiers permet d’identifier les facteurs qui influencent ces décisions. Cette clarté permet aux institutions financières de

• Fournir aux demandeurs un retour d’information exploitable, les aidant à améliorer leur solvabilité.

• Détecter et atténuer les biais dans les processus d’approbation des prêts.

• Garantir le respect des réglementations financières qui imposent la transparence dans l’évaluation de la solvabilité.

Justice pénale : Le phare de l’équité

Dans le domaine de la justice pénale, le déploiement de modèles prédictifs de police et d’évaluation des risques a suscité un débat éthique important. L’essentiel est de s’assurer que ces modèles ne perpétuent pas les préjugés ou les injustices. La mise en œuvre de l’interprétabilité dans ces systèmes joue un rôle essentiel pour

• Assurer la transparence dans la manière dont les évaluations des risques sont menées.

• Faciliter l’audit des modèles afin de mettre au jour tout biais inhérent.

• Promouvoir l’équité en rendant le processus de prise de décision visible et compréhensible pour toutes les parties prenantes.

Relever les défis

Malgré les avantages évidents, le chemin vers l’interprétabilité, en particulier pour les modèles complexes tels que les réseaux neuronaux profonds, est semé d’embûches. En raison de l’architecture complexe de ces modèles, il est souvent difficile de mettre le doigt sur le raisonnement exact qui sous-tend certaines décisions. Toutefois, les progrès réalisés dans les méthodes et les outils d’interprétabilité permettent de surmonter progressivement ces obstacles et ouvrent la voie à des applications d’IA plus transparentes.

Plaidoyer pour une approche centrée sur les données

L’introduction du DCAI CSAIL MIT à la ML interprétable défend une approche centrée sur les données pour le développement de modèles, en soulignant l’importance de prendre en compte l’interprétabilité dès le départ. Cette position proactive garantit que les modèles ne sont pas seulement précis, mais aussi compréhensibles. En donnant la priorité à la qualité des données et à la transparence dans la conception des modèles, les développeurs peuvent :

• Éviter les pièges des modèles biaisés ou inexplicables.

• Instaurer un climat de confiance avec les utilisateurs finaux en fournissant des informations claires sur la manière dont les prédictions sont faites.

• Favoriser l’innovation dans les domaines où l’interprétabilité n’est pas négociable, tels que les soins de santé et la justice pénale.

L’évolution vers des modèles entièrement interprétables est en cours, chaque pas en avant ouvrant de nouvelles possibilités d’application de l’IA d’une manière qui soit à la fois efficace et compréhensible. Au fur et à mesure que ce domaine évolue, notre capacité à exploiter la puissance de l’IA pour le bien de tous évolue également, en veillant à ce que les décisions qui affectent les vies humaines soient prises avec la plus grande clarté et la plus grande équité.

Interprétabilité et explicabilité des modèles #

Dans le paysage en constante évolution de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, deux termes reviennent souvent, suscitant un débat considérable parmi les développeurs et les parties prenantes : l’interprétabilité et l’explicabilité des modèles. Bien que ces concepts soient étroitement liés, il est essentiel de comprendre leurs distinctions pour développer et déployer des modèles d’IA, en particulier dans des secteurs sensibles tels que la santé et la finance, où les décisions ont de profondes implications.

Définir les termes

• L’interprétabilité des modèles se penche sur le fonctionnement interne des modèles d’apprentissage automatique, en s’efforçant de comprendre comment les modèles parviennent à leurs conclusions. Elle exige un niveau de détail granulaire, permettant aux développeurs et aux utilisateurs de retracer et de comprendre le cheminement décisionnel du modèle.

• L’explicabilité du modèle, quant à elle, se concentre sur les résultats, donnant un aperçu des décisions prises par le modèle sans nécessairement détailler le processus. Elle répond au « quoi » plutôt qu’au « comment », ce qui la rend légèrement plus accessible mais moins détaillée que l’interprétabilité.

L’importance du détail

L’interprétabilité exige une plongée plus profonde dans les mécanismes du modèle, ce qui nécessite souvent une compréhension plus sophistiquée des principes de l’apprentissage automatique. Cette profondeur :

• permet aux développeurs de dépanner et d’affiner les modèles avec précision.

• Facilite la conformité réglementaire, en particulier dans les secteurs où la compréhension du processus de décision est obligatoire.

• aide à identifier et à atténuer les biais au sein du modèle, ce qui favorise l’équité.

L’explicabilité, avec sa vue d’ensemble plus large, permet aux parties prenantes sans expertise technique de comprendre les décisions du modèle, ce qui favorise la confiance et l’acceptation.

Conformité réglementaire et soins de santé

Le choix entre l’interprétabilité et l’explicabilité devient crucial dans les contextes où la conformité réglementaire entre en jeu. Dans le domaine de la santé, par exemple, les organismes de réglementation exigent des explications claires sur les recommandations de diagnostic et de traitement formulées par l’IA. Les scénarios où l’interprétabilité prime sont les suivants :

• Le développement de modèles de diagnostic de maladies complexes, où la compréhension de la logique de chaque diagnostic est cruciale.

• La création de systèmes de recommandation de traitement, où les enjeux de chaque décision sont élevés et où le raisonnement doit être transparent.

À l’inverse, l’explicabilité peut suffire dans des applications moins critiques, telles que les systèmes de surveillance des patients, où l’accent est mis sur le suivi et l’établissement de rapports plutôt que sur le diagnostic.

L’équilibre à trouver : Précision et compréhensibilité

L’un des principaux défis du développement de l’IA consiste à trouver un équilibre entre la précision du modèle et l’interprétabilité ou l’explicabilité. Les idées partagées sur LinkedIn soulignent ce dilemme, notant qu’à mesure que les modèles, en particulier les modèles d’apprentissage profond, deviennent plus précis, ils perdent souvent en transparence. Parmi les stratégies permettant de trouver cet équilibre, on peut citer

• Utiliser des modèles hybrides qui combinent des modèles interprétables et complexes pour atteindre à la fois la précision et la transparence.

• Utiliser des techniques d’interprétation post hoc, telles que LIME ou SHAP, pour éclairer les décisions complexes des modèles.

L’avenir de l’interprétabilité et de l’explicabilité des modèles

La recherche visant à rendre les modèles complexes à la fois interprétables et explicables est au premier plan de la recherche en IA. Les technologies et méthodologies d’IA émergentes visent à :

• Développer de nouvelles approches qui améliorent la transparence des modèles d’apprentissage profond sans compromettre leurs performances.

• Créer des normes et des cadres pour l’interprétabilité et l’explicabilité qui s’alignent sur les exigences réglementaires et les considérations éthiques.

À mesure que l’IA continue d’évoluer, l’objectif de rendre les modèles non seulement puissants, mais aussi compréhensibles et dignes de confiance restera primordial. L’orientation future de la recherche dans ce domaine est prête à révolutionner la façon dont nous développons, déployons et interagissons avec les systèmes d’IA, en veillant à ce qu’ils servent l’humanité de la manière la plus transparente et la plus éthique possible.