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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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Abréviations
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5. Perspectives
Nous proposons notre vision concernant la feuille route XAI/RAI dans un avenir proche. Deux phases sont à prendre en considération : une première phase (figure 10) prenant en compte le retour d’expérience REX consistant, nécessitant une supervision des experts pour une intégration de nouvelles explications dans l’outil d’apprentissage automatique (en occurrence, profond) et la deuxième phase (figure 11), dédiée à un fonctionnement quasi-autonome du système XAI (avec comme seule contrainte, la vérification régulière de la consistance, de la cohérence et de l’actualité des connaissances utilisées par le système.
Le flux existant, le flux étendu, les contraintes de lexique / référentiel et l’explication à la demande sont mises en évidence dans les deux phases.
La première phase correspond à une (re)configuration du modèle sous le contrôle de l’expert, via une consolidation de la base d’explications.
La deuxième phase et la phase d’exploitation autonome du système XAI interviennent via l’interface utilisateur, pour mettre à jour directement le modèle et générer une meilleure explication.
La configuration avec intégration continue du REX constitue un verrou technologique majeur pour la communauté de l’IA. En effet, l’intégration continue, robuste du REX dans les outils d’IA/DL existants sera certainement à l’origine d’une nouvelle génération de modèles d’IA/ML/DL.
« Les données ont été fournies [en partie] par OASIS : Longitudinal : Principal Investigators : D. Marcus, R, Buckner, J. Csernansky, J. Morris ; P50 AG05681, P01 AG03991, P01 AG026276, R01 AG021910, P20 MH071616, U24 RR021382 », https://doi.org/10.1162/jocn.2009.21407.
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Perspectives
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.
-
(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.
-
(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.
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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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Entraînez vous autant que vous le voulez avec les quiz d'entraînement.
2/ Test de validation
Lorsque vous êtes prêt, vous passez le test de validation. Vous avez deux passages possibles dans un laps de temps de 30 jours.
Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.
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