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RÉSUMÉ
Sans une réelle explicabilité des algorithmes proposés, les technologies d’Intelligence artificielle et d’apprentissage profond sont une boîte noire pour les utilisateurs. Les ingénieurs exploitants et concepteurs d’outils d’IA doivent donc faire preuve de responsabilité, en fournissant des algorithmes permettant de garantir l’explicabilité des modèles proposés. Cet article présente les motivations d’une IA explicable, les principales caractéristiques du paysage conceptuel de l’explicabilité en IA, les grandes familles de méthodes pour l’explicabilité - avec un focus sur quelques méthodes parmi les plus courantes, pour finir sur un aperçu des opportunités, challenges et perspectives de ce domaine passionnant de l’interaction homme-machine.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Daniel RACOCEANU : Professeur des Universités, HDR, PhD, M. Sc., Ing. Dipl. - Sorbonne Université, Institut du Cerveau – Paris Brain Institute – ICM, CNRS, Inria, Inserm, AP-HP, Hôpital de la Pitié Salpêtrière, F-75013, Paris, France
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Mehdi OUNISSI : Chercheur, M. Sc. - Sorbonne Université, Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI), Institut du Cerveau – Paris Brain Institute – ICM, CNRS, Inria, Inserm, AP-HP, Hôpital de la Pitié Salpêtrière, F-75013, Paris, France
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Yannick L. KERGOSIEN : Professeur Honoraire des Universités, HDR, MD - Université de Cergy-Pontoise, Cergy, France
INTRODUCTION
L’Intelligence Artificielle (IA) moderne connaît un essor sans précédent depuis une décennie. De nombreux domaines applicatifs trouvent ainsi une dynamique nouvelle, grâce à ces technologies révolutionnaires. Cependant, l’adoption de ces techniques se trouve très souvent limitée par le manque d’éléments de traçabilité et de retour d’expérience vis-à-vis des experts. Ceux-ci se sentent donc frustrés de par ce manque de retour, alors que la mise en place même de l’outil leur demande de fournir un effort considérable de formalisation et de mise à disposition d’une expertise colossale. Certains auteurs parlent donc d’une tendance « boîte noire » (black-box évolution), peu souhaitable pour une utilisation traçable, interprétable, explicable et, ultimement, responsable de ces outils.
Le besoin d’explications quant à la manière dont un système intelligent opère est d’autant plus important que les performances du système dépassent – au moins dans un domaine spécialisé – les capacités humaines, et cette question a été abordée dès l’époque des systèmes experts. Les récents systèmes d’apprentissage profond (Deep Learning – DL) peuvent atteindre des performances étonnantes et leur grand nombre de paramètres rend d’autant plus difficile la compréhension des solutions auxquelles ils parviennent, quand bien même ces paramètres sont tous accessibles. Cependant, l’actualité du sujet de l’explicabilité pour les systèmes intelligents vient moins de véritables percées – encore attendues – dans la résolution de ce problème que de la nouveauté juridique – qui s’impose en particulier aux acteurs de l’IA – que constitue l’inclusion dans le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD, règlement européen) d’obligations d’explications pour le traitement automatique de données personnelles. Nous adoptons donc une démarche technologique traditionnelle à un domaine très mobile et proposons, à côté d’exemples, un cadre conceptuel guidant l’approche du praticien dans la recherche de solutions.
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Grandes familles de méthodes pour l’explicabilité
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2. Paysage conceptuel de l’explicabilité
2.1 Paradoxes de la transparence
Les systèmes intelligents sont souvent traités de boîtes noires, ce qui est péjoratif tout comme l’opacité qui relève de la même métaphore. La transparence semble être l’antidote à ce défaut, mais elle peut aussi bien signifier l’invisibilité, comme dans « ce changement de solution est transparent pour l’utilisateur » que la visibilité totale, comme celle de l’accès au code source d’un logiciel. Or même les réseaux de neurones profonds dont le fonctionnement semble le plus opaque donnent souvent un accès complet à toutes les caractéristiques (structure et fichier des poids du modèle) qui permettent d’en reproduire les résultats. L’explication de leur fonctionnement nécessite plutôt une véritable construction comme pour la compréhension d’un code source non commenté. Nous n’utilisons plus le terme de transparence qui nous semble ici à la fois ambigu et irrelevant, mais remarquons cependant que l’argument du découplage entre transparence et explicabilité a offert un argument au législateur en défaveur d’une obligation de rendre publics les algorithmes d’IA, ménageant ainsi une possibilité de confidentialité dans le cadre d’une politique de propriété industrielle (rapport Assemblée nationale) .
HAUT DE PAGE2.2 Reproductibilité, auditabilité
La reproductibilité d’un algorithme, bien que désirable, n’assure pas son explicabilité, tout comme en Génie Logiciel la reproductibilité d’un bogue ne suffit pas à en déterminer,...
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Paysage conceptuel de l’explicabilité
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - WANG (J.) et al - Learning Credible Models. - In : Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining (juill. 2018). arXiv : 1711.03190, p. 2417-2426. doi : 10.1145/3219819. 3220070. URL : http://arxiv.org/ abs/1711.03190 (visité le 16/09/2021).
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(2) - HOFFMAN (R.R.) et al - Metrics for Explainable AI : Challenges and Prospects. - In : CoRR abs/1812.04608 (2018). arXiv : 1812. 04608. URL : http://arxiv.org/abs/1812.04608.
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(3) - MOHSENI (S.), ZAREI (N.), RAGAN (E.D.) - A Survey of Evaluation Methods and Measures for Interpretable Machine Learning. - In : CoRR abs/1811.11839 (2018). arXiv : 1811.11839. URL : http://arxiv.org/abs/1811.11839.
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(4) - Executive Office of the PRESIDENT, HOLDEN (J.P.M.), SMITH - Preparing for the future of artificial intelligence. - In : (2016).
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(5) - VILLANI (C.) et al - Donner un sens à l’intelligence artificielle : pour une stratégie nationale et européenne. - In :...
Proposition de RÈGLEMENT DU PARLEMENT EUROPÉEN ET DU CONSEIL ÉTABLISSANT DES RÈGLES HARMONISÉES CONCERNANT L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (LÉGISLATION SUR L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE) ET MODIFIANT CERTAINS ACTES LÉGISLATIFS DE L’UNION. Bruxelles, le 21.4.2021.
HAUT DE PAGE
Royal Society – Projets
https://royalsociety.org/topics-policy/projects
IBM-Explainable AI
https://www.ibm.com/fr-fr/watson/explainable-ai
Kaggle
Dagitty
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