La montée de l'IA explicable: rendre ML transparent

À mesure que l'apprentissage automatique devient plus ancré dans les décisions quotidiennes, il est essentiel de comprendre comment les systèmes d'IA atteignent leurs résultats. Ce blog explore la montée en puissance de l'IA explicable et pourquoi la transparence des algorithmes est cruciale pour la confiance, l'équité et l'adoption du monde réel.

L'IA est de plus en plus appliquée entre les secteurs tels que le transport, les soins de santé, l'emploi et le droit, influençant les décisions à enjeux élevés. Bien que le point de vente de l'IA soit l'efficacité et la compréhension, bon nombre de ses décisions se produisent à l'intérieur des modèles de «boîte noire», des systèmes complexes qui ne dissent pas leurs résultats ou comment ils les ont réalisés. Ce type d'opadité est corrosif, sapant l'équité, la responsabilité et la confiance.

C'est là que le mouvement de l'IA (XAI) explicable devient essentiel, un effort pour rendre les systèmes d'IA plus explicables et interprétables. L'IA explicable consiste à savoir si les techniciens et un assistant distant peuvent comprendre comment les décisions sont prises. Dans cet article, nous plongeons pourquoi l'explication est importante, comment cela fonctionne et ce pour quoi il est utilisé.

Pourquoi l'explication est importante dans l'IA?

1. Continuer la confiance dans les systèmes d'IA: Plus les gens comprennent le fonctionnement de l'IA, plus ils seront susceptibles de l'utiliser. Les utilisateurs sont plus assurés de soi sur les résultats lorsque les systèmes font rapport sur leur logique. La confiance est importante dans des domaines tels que les soins de santé, où les médecins doivent savoir pourquoi un certain diagnostic a été recommandé par un algorithme.
2. Faciliter la responsabilité: Sans explicabilité, il est difficile de décider qui à blâmer lorsque l'IA se révèle erronée. La transparence dans les explications des décisions de l'IA peut aider à surveiller et à empêcher les systèmes de fonctionner au-delà des frontières éthiques et juridiques.
3. Aider en conformité avec la réglementation: Des réglementations telles que le RGPD de l'UE se concentrent sur le «droit à l'explication», obligeant les entreprises à fournir aux utilisateurs des explications claires des décisions automatisées. Les experts en AI et assistants virtuels explicables en matière de mise en œuvre de la technologie aident à répondre à ces exigences légales.
4. Amélioration des modèles d'IA: Les explications peuvent découvrir les faiblesses ou les biais du modèle. Grâce à la capacité de voir pourquoi un modèle prend des décisions spécifiques, les développeurs peuvent le corriger et réduire les erreurs au fil du temps.

Techniques employées dans l'IA explicable

1. Techniques spécifiques au modèle

Ces méthodes sont faites sur mesure pour des modèles d'apprentissage automatique spécifiques et fournissent naturellement une interprétabilité.

• Arbres de décision sont simples à comprendre car ils divisent les décisions en une séquence de règles claires et logiques, il est donc facile de suivre pourquoi un résultat particulier a été généré.
• Régression linéaire utilise des coefficients pour indiquer le poids que chaque variable d'entrée transporte la sortie, permettant aux utilisateurs de saisir la résistance et la direction de chaque influence.
• Modèles basés sur des règles ont des règles systématiques qui mappent les entrées aux décisions, et leurs sorties peuvent être directement interprétées.

En raison de leur transparence, ces modèles sont souvent utilisés dans les industries réglementées ou les contextes éducatifs.

2. MÉTHODES MODÈLES-AGNOSTIQUES

Ils peuvent être appliqués à n'importe quel modèle d'apprentissage automatique, même difficiles tels que les réseaux de neurones.

• Chaux (explications locales d'interprétable modèle d'agnostiques) démystifie des modèles difficiles en fournissant des approximations locales et compréhensibles aux prédictions individuelles. Il décrit les fonctionnalités les plus importantes pour une prédiction.
• Forme (explications additives de Shapley) Fournit des explications basées sur la théorie de jeu de manière cohérente en allouant une valeur d'importance à chaque fonctionnalité, ce qui facilite la saisie de leur contribution à la décision d'un modèle.

Tous ces outils jouent un rôle essentiel dans la libération des idées des modèles de boîte noire le plus performants sans compromettre la transparence.

3. Outils visuels et tableaux de bord

La plupart des plates-formes IA sont livrées avec des tableaux de bord préinstallés qui fournissent des explications visuelles sur la façon dont les caractéristiques d'entrée influencent les sorties du modèle. Ils affichent le poids ou l'impact de chaque variable à travers des graphiques, des graphiques et des cartes de chaleur. Ils décomposent des décisions complexes sous une forme que les parties prenantes non techniques comme les gestionnaires, les régulateurs ou les clients peuvent comprendre.

4. Explications contrefactuelles

Les contrefactuels indiquent quelle modification minimale des données d'entrée changerait la décision de résultat. Par exemple, ils peuvent indiquer qu'une demande de prêt aurait été autorisée si le revenu du demandeur était légèrement plus élevé. Ces descriptions sont particulièrement utiles dans les décisions à haut risque, telles que les prêts ou l'emploi, où les individus souhaitent savoir comment améliorer leurs résultats.

Où est une IA explicable qui fait l'impact?

1. Soins de santé: Les médecins et autres agents de santé utilisent l'IA pour aider à diagnostiquer les maladies et à suggérer des traitements. L'assistant distant avec une IA explicable permet aux praticiens de comprendre et de faire confiance à ces recommandations. Ceci est particulièrement crucial dans les situations de vie ou de mort, où le praticien doit tenir compte et justifier chaque étape d'une décision aux patients et aux conseils de médecine.
2. Finance: Dans l'assurance et la banque, les prêts, le pointage de crédit ou la détection de fraude doivent être explicables. Les régulateurs et les clients doivent comprendre les raisons d'une décision. L'explication permet aux institutions financières de gagner de la crédibilité et d'éviter les biais qui autrement peuvent rester cachés.
3. Ressources humaines: L'IA est appliquée de plus en plus dans le dépistage du curriculum vitae et l'évaluation des candidats. L'explication garantit que le processus d'embauche est juste et exempt de discrimination. Il aide également la transparence dans les choix de promotion et de rémunération, favorisant les capitaux propres sur le lieu de travail.
4. Justice pénale: Quelques tribunaux utilisent des outils d'évaluation des risques alimentés par l'IA. Ils doivent être transparents afin que les décisions de caution ou de détermination de la peine soient justes et responsables. L'explication est importante pour protéger les droits des individus et prévenir les biais de retranchement dans le système.
5. Marketing et expérience client: L'IA et les assistants à distance facilitent la personnalisation des suggestions de produits et du contenu. Les algorithmes transparents permettent aux entreprises de savoir ce qui motive les clients et d'optimiser leurs stratégies. Les systèmes explicables permettent aux entreprises de rationaliser les décisions et de contourner l'aliénation des clients, la saisie de données, les études de marché ou les problèmes de confidentialité.

Intégration de l'explication dans le cycle de vie du développement de l'IA

Connaître la valeur de l'explication est nécessaire mais pas suffisant – il doit être délibérément injecté à chaque étape du cycle de vie du développement de l'IA. L'IA explicable doit être intégrée à la conception au déploiement.

• Phase de conception (définir les besoins des parties prenantes): Avant de construire un modèle, les équipes devraient déterminer qui devra la comprendre, les développeurs, les cadres, les clients ou les régulateurs, et spécifier le type d'explications qu'ils recherchent. Ceci est utile pour choisir les bons modèles et les bons méthodes d'interprétation.
• Préparation des données (rendre vos fonctionnalités transparentes): La transparence commence par les données. Illustrer avec des fonctionnalités non abusives (au meilleur des connaissances juridiques). Évitez d'utiliser des variables proxy pour les attributs sensibles (comme l'utilisation des codes postaux comme proxy pour la race), ce qui peut entraîner un manque d'interprétabilité et / ou un traitement injuste.
• Sélection du modèle (choisissez des modèles interprétables ou explicables): Favoriser les modèles qui sont principalement interprétables, tels que les arbres de décision et les modèles linéaires. Que ce soit en utilisant des modèles complexes, planifiez déjà depuis le début pour utiliser des outils explorables en agnostique de modèle tels que la forme ou la chaux.
• Tests et validation (intégrer les mesures d'interprétabilité): Évaluer les modèles non seulement en termes de précision mais aussi par la façon dont leurs résultats sont interprétables et exploitables. Cela vous permet de découvrir tout biais ou incohérence plus tôt.
• Expédition (ajouter des lignes contextuelles aux explications): Mettez en œuvre les explications en fonction de la partie prenante, de la plongée profonde technique pour les visuels internes vs faciles ou une histoire pour l'utilisateur final. Intégrez-les dans les interfaces utilisateur porteurs de décision.
• Surveillance et commentaires (raffinement des explications au fil du temps): Surveillez comment l'explication est utilisée et interprétée après le déploiement. Collectez les commentaires pour améliorer les interprétations, car les données peuvent être affectées par le temps. L'explication responsable est une pratique, pas un exercice unique.

Défis dans la réalisation de l'explication

• Complexité des modèles modernes: Les modèles d'apprentissage en profondeur, tels que les réseaux de neurones, sont extrêmement puissants mais difficiles à comprendre. Simplifier ces systèmes sans compromettre la précision est un grand défi. Leur architecture a tendance à inclure des millions de paramètres, et il devient difficile de surveiller comment chaque entrée contribue à un résultat. À mesure que les modèles deviennent plus complexes, même les développeurs auront du mal à expliquer la logique interne.
• Compromis entre précision et interprétabilité: Les modèles plus simples sont plus simples à expliquer mais peut-être moins précis. Les organisations doivent équilibrer les exigences de performance par rapport à l'exigence de transparence. Bien que le pouvoir de prédiction élevé puisse provenir de l'apprentissage en profondeur, il se fait au détriment de la compréhension. La sélection du bon modèle est parfois une décision difficile basée sur le contexte, le risque et les exigences des utilisateurs.
• Différentes définitions de «explicable»: Ce qui constitue une bonne explication varie selon le public. Un data scientifique peut préférer les détails techniques, tandis qu'un client souhaite simplement une explication claire. Cette variation des exigences rend difficile la création d'une approche d'explication unique. Les solutions doivent être personnalisées, impliquant fréquemment des couches d'explication indépendantes basées sur la partie prenante.
• Risque de simplification excessive: Lorsque nous expliquons un modèle, nous risquons de simplifier ou de déformer son fonctionnement. Cela pourrait provoquer une foi ou une confusion injustifiée. Si les utilisateurs des patients croient qu'ils savent quelque chose qu'ils ne le font pas, ils peuvent trop relever ce qu'ils trouvent. Il est crucial de trouver l'équilibre entre l'interprétabilité et la précision pour l'IA éthique.

L'avenir de l'explication du modèle d'IA

Alors que l'IA continue de passer à des domaines à enjeux élevés et à fort impact, l'explication ne sera pas une fonctionnalité supplémentaire mais la nouvelle norme. Nous pouvons espérer:

• Une réglementation accrue obligeant les systèmes d'IA ouverts.
• Disponibilité accrue des outils simplifiant l'interprétabilité de l'IA.
• Davantage l'accent sur la conception éthique d'IA depuis le début.

L'IA explicable ne sera pas seulement une fonctionnalité technique – elle fera une partie inhérente du développement de l'IA et utilisée de manière responsable.

Conclusion

L'IA explicable est désormais une exigence vitale pour que les technologies d'IA soient utilisées éthiquement et efficacement. Comme les systèmes automatisés jouent un rôle de plus en plus important dans la société, y compris des domaines tels que les soins de santé, les finances, etc., il devient essentiel qu'ils soient transparents pour gagner la confiance, la responsabilité, l'équité et d'autres besoins sociétaux clés, ainsi que pour répondre aux exigences réglementaires. Les entreprises qui adoptent l'explication resteront non seulement conformes, mais établiront également leurs relations avec les utilisateurs et autres parties prenantes.