La fin de la boite noire ?
Au cours de la dernière décennie, l’intelligence artificielle (IA) a connu une croissance rapide et est devenue un élément essentiel de nombreuses industries. De la reconnaissance vocale à la conduite autonome, l’IA a réussi à repousser les frontières de ce qui est techniquement possible. Cependant, un défi majeur persiste : la ‘boîte noire’ de l’IA, qui fait référence à l’opacité des systèmes d’IA en ce qui concerne leur processus de prise de décision. L’intelligence artificielle explicative, ou Explainable AI (XAI), est la solution proposée à ce défi.
Qu’est-ce que l’IA Explicative (XAI) ?
L’Explainable AI vise à rendre les décisions prises par les systèmes d’IA compréhensibles par les humains. Cela signifie que les systèmes d’IA devraient être capables d’expliquer leurs décisions et leurs actions de manière transparente et compréhensible. Les explications fournies devraient permettre aux utilisateurs de comprendre pourquoi une décision particulière a été prise ou pourquoi une action spécifique a été effectuée.
Pourquoi l’XAI est-elle importante ?
L’importance de l’XAI découle de plusieurs facteurs clés. Tout d’abord, la transparence et la compréhension de la prise de décision de l’IA sont essentielles pour établir la confiance entre les utilisateurs humains et les systèmes d’IA. Deuxièmement, la capacité à comprendre les décisions de l’IA peut permettre une amélioration continue du système, car les erreurs ou les biais peuvent être identifiés et corrigés. Enfin, dans de nombreux cas, l’explicabilité est une exigence légale ou réglementaire.
Comment fonctionne l’XAI ?
L’XAI peut être mise en œuvre de plusieurs manières, en fonction du type de système d’IA utilisé. Par exemple, pour les réseaux de neurones, qui sont souvent considérés comme particulièrement opaques, des techniques telles que la visualisation des couches intermédiaires, l’interprétation des poids des neurones, ou l’utilisation de modèles surrogates peuvent être utilisées. Pour les systèmes basés sur des arbres de décision, les chemins de décision peuvent être rendus explicites.
Expliquer ce qui se passe dans un réseau de neurones est un défi majeur en raison de leur nature hautement complexe et interconnectée. Cependant, il existe plusieurs approches qui peuvent aider à comprendre le fonctionnement interne d’un réseau de neurones. Voici quelques-unes de ces méthodes :
- Visualisation de l’activation des neurones : Cette technique consiste à visualiser l’activation des différentes couches du réseau de neurones lorsqu’il traite des données. Cela peut aider à comprendre quelles caractéristiques de l’entrée activent certains neurones ou couches du réseau.
- Techniques d’interprétabilité locale : L’une de ces techniques est LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations). LIME génère une explication interprétable en créant un modèle linéaire simple qui approxime la sortie du modèle complexe autour de l’entrée d’intérêt.
- Cartes de chaleur de classe : Ces cartes de chaleur montrent quelles parties d’une image d’entrée contribuent le plus à la classification d’un réseau de neurones. Ces visualisations peuvent aider à comprendre ce que le réseau « voit » lorsqu’il prend une décision.
- Techniques d’interprétation des poids des neurones : Il est possible d’examiner les poids des différentes connexions dans le réseau pour essayer de comprendre comment les entrées sont transformées en sorties. Cependant, cette méthode peut être difficile à interpréter en raison de la haute dimensionnalité et de la complexité des réseaux de neurones.
- Utilisation de modèles surrogates : Ces modèles sont des approximations interprétables des réseaux de neurones. Ils peuvent être utilisés pour comprendre comment les entrées sont transformées en sorties. Cependant, comme ils ne sont que des approximations, ils peuvent ne pas capturer toute la complexité du réseau original.
L’une des techniques de visualisation les plus populaires pour les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) est la technique dite de « maximal activation ». Cette technique consiste à passer une image à travers le réseau, puis à visualiser où chaque filtre dans le réseau est le plus activé.
Par exemple, si vous avez formé un CNN pour classer des images de chiens et de chats, et que vous passez une image de chat à travers le réseau, certains filtres pourraient être activés par les contours de l’image, d’autres par les textures, d’autres par des parties spécifiques du chat, comme les oreilles ou les yeux.
En visualisant ces activations, vous pouvez obtenir une intuition de ce que chaque filtre « recherche » dans l’image. Par exemple, si un filtre est activé par les contours, sa visualisation montrera des lignes fortes là où il y a des contours dans l’image. Si un filtre est activé par les yeux de chat, sa visualisation montrera des zones lumineuses là où se trouvent les yeux du chat dans l’image.
L’avenir de l’XAI
La recherche sur l’XAI est en cours et de nombreuses avancées sont attendues dans les années à venir. L’objectif est de développer des systèmes d’IA qui non seulement prennent des décisions précises et efficaces, mais qui peuvent aussi expliquer leurs décisions de manière claire et détaillée.
De plus, il est probable que l’importance de l’XAI augmentera à mesure que l’IA sera de plus en plus intégrée dans des domaines critiques tels que la médecine, la finance ou la justice, où les erreurs peuvent avoir des conséquences graves et où la compréhension de la prise de décision est essentielle.
