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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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Essential for a good adoption, as well as for a wise and unbiased use, explicability is a real technology lock to
the evolution of Artificial Intelligence (AI), in particular concerning Machine and Deep Learning.
Without an effective explicability of the proposed algorithms, these techniques will remain a black box for users. Increasingly, engineers and designers of AI tools will have to demonstrate their responsibility by providing algorithms that guarantee the explicability of the proposed models. This article presents the motivations of an explainable AI, the main characteristics of the conceptual landscape of explainability in AI, the major families of explainability methods - with a focus on some of the most common methods, to finally present some of the opportunities, challenges and perspectives of this exciting field of human-machine interaction.
Auteur(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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KEYWORDS
machine learning | deep learning | explainable artificial interlligence
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Aide à l’explication : méthodes, exemples
En anglais
3. Grandes familles de méthodes pour l’explicabilité
3.1 Propriétés des méthodes d’explicabilité
Les méthodes décrites pour l’explicabilité en IA sont en général classées a priori en fonction de quelques propriétés qui indiquent dans une certaine mesure leurs cas d’usage. Nous rendons compte de la terminologie la plus courante.
HAUT DE PAGE3.1.1 Méthodes locales, méthodes globales
Les méthodes locales s’attachent à expliquer la décision d’un système intelligent pour un cas individuel, c’est-à-dire pour une entrée particulière. On pourrait les appeler ponctuelles, mais elles concernent aussi, souvent, tout un voisinage de l’entrée considérée au sein d’un espace d’entrées, ce qui coïncide alors avec l’usage topologique standard du mot « local ». Les méthodes dites globales s’adressent à l’explication du fonctionnement du système sur l’ensemble des entrées possibles, et éventuellement à l’algorithme permettant de les obtenir par apprentissage. On voit que l’obligation légale d’explication pour une décision individuelle met plutôt en jeu des méthodes locales fournies par l’acteur qui met en œuvre le système intelligent, alors que les méthodes globales concernent surtout les rapports entre fournisseurs de systèmes intelligents et leurs clients, ou encore entre concepteurs et leurs interlocuteurs.
HAUT DE PAGE3.1.2 Méthodes agnostiques, méthodes spécifiques
Les méthodes agnostiques considèrent le système intelligent comme une « boîte noire » et ne nécessitent pas d’information particulière sur lui. Elles sont utilisables sans transfert de propriété intellectuelle et peuvent donc constituer un minimum légal, notamment en fin de chaîne. Les méthodes spécifiques sont au contraire adaptées à un système particulier et sont plutôt développées en synergie avec lui, concernant plutôt l’amont de la conception.
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Grandes familles de méthodes pour 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).
-
(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).
-
(5) - VILLANI (C.) et al - Donner un sens à l’intelligence artificielle : pour une stratégie nationale et européenne....
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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