Interprétabilité des modèles

L’interprétabilité des modèles consiste à comprendre et à faire confiance aux prédictions de l’IA, ce qui est crucial dans des domaines comme la santé et la finance. Elle implique une interprétabilité globale et locale, favorisant la confiance, la conformité et la réduction des biais grâce à des méthodes intrinsèques et post-hoc.

L’interprétabilité des modèles désigne la capacité à comprendre, expliquer et faire confiance aux prédictions et décisions prises par les modèles d’apprentissage automatique. Elle est un élément clé dans le domaine de l’intelligence artificielle, en particulier pour les applications impliquant la prise de décision, telles que la santé, la finance et les systèmes autonomes. Ce concept est central en science des données car il permet de combler le fossé entre des modèles computationnels complexes et la compréhension humaine.

Qu’est-ce que l’interprétabilité des modèles ?

L’interprétabilité d’un modèle est le degré selon lequel un humain peut prédire de façon cohérente les résultats du modèle et comprendre la cause d’une prédiction. Elle implique la compréhension de la relation entre les caractéristiques d’entrée et les résultats produits par le modèle, permettant ainsi aux parties prenantes de saisir les raisons derrière des prédictions spécifiques. Cette compréhension est essentielle pour instaurer la confiance, assurer la conformité réglementaire et orienter les processus de prise de décision.

Selon un cadre discuté par Lipton (2016) et Doshi-Velez & Kim (2017), l’interprétabilité englobe la capacité à évaluer et obtenir des informations à partir des modèles, que l’objectif seul ne peut fournir.

Interprétabilité globale vs. locale

L’interprétabilité des modèles peut être classée en deux grands types :

1. Interprétabilité globale : Fournit une compréhension générale du fonctionnement du modèle, donnant un aperçu de son processus de prise de décision global. Elle implique la compréhension de la structure du modèle, de ses paramètres et des relations qu’il extrait à partir du jeu de données. Ce type d’interprétabilité est essentiel pour évaluer le comportement du modèle sur une large gamme d’entrées.

2. Interprétabilité locale : Se concentre sur l’explication des prédictions individuelles, offrant un éclairage sur les raisons pour lesquelles un modèle a pris une décision particulière pour une instance spécifique. L’interprétabilité locale aide à comprendre le comportement du modèle dans des scénarios particuliers et est essentielle pour le débogage et l’affinement des modèles. Des méthodes comme LIME et SHAP sont souvent utilisées pour obtenir une interprétabilité locale en approximant la frontière de décision du modèle autour d’une instance spécifique.

Importance de l’interprétabilité des modèles

Confiance et transparence

Les modèles interprétables sont plus susceptibles d’inspirer confiance aux utilisateurs et aux parties prenantes. La transparence sur la façon dont un modèle prend ses décisions est cruciale, notamment dans les secteurs comme la santé ou la finance, où les décisions peuvent avoir des implications éthiques et juridiques importantes. L’interprétabilité facilite la compréhension et le débogage, garantissant que les modèles peuvent être fiables et utilisés dans les processus de prise de décision critiques.

Sécurité et conformité réglementaire

Dans les domaines à enjeux élevés tels que le diagnostic médical ou la conduite autonome, l’interprétabilité est nécessaire pour assurer la sécurité et respecter les normes réglementaires. Par exemple, le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) dans l’Union européenne exige que les individus aient droit à une explication des décisions algorithmiques ayant un impact significatif sur eux. L’interprétabilité des modèles aide les institutions à se conformer à ces réglementations en fournissant des explications claires des résultats algorithmiques.

Détection et réduction des biais

L’interprétabilité est essentielle pour identifier et atténuer les biais dans les modèles d’apprentissage automatique. Les modèles entraînés sur des données biaisées peuvent involontairement apprendre et perpétuer des biais sociétaux. En comprenant le processus de prise de décision, les praticiens peuvent identifier les caractéristiques biaisées et ajuster les modèles en conséquence, favorisant ainsi l’équité et l’égalité dans les systèmes d’IA.

Débogage et amélioration des modèles

Les modèles interprétables facilitent le débogage en permettant aux data scientists de comprendre et de corriger les erreurs dans les prédictions. Cette compréhension peut conduire à des améliorations et à des perfectionnements du modèle, garantissant ainsi de meilleures performances et une plus grande précision. L’interprétabilité aide à révéler les raisons sous-jacentes des erreurs du modèle ou des comportements inattendus, orientant ainsi le développement ultérieur du modèle.

Méthodes pour atteindre l’interprétabilité

Diverses techniques et approches peuvent être employées pour améliorer l’interprétabilité des modèles, réparties en deux grandes catégories : méthodes intrinsèques et post-hoc.

Interprétabilité intrinsèque

Cela consiste à utiliser des modèles intrinsèquement interprétables en raison de leur simplicité et de leur transparence. Exemples :

• Régression linéaire : Offre des aperçus directs sur la façon dont les caractéristiques d’entrée influencent les prédictions, ce qui la rend facile à comprendre et à analyser.
• Arbres de décision : Fournissent une représentation visuelle et logique des décisions, faciles à interpréter et à communiquer aux parties prenantes.
• Modèles à base de règles : Utilisent un ensemble de règles pour prendre des décisions, qui peuvent être directement analysées et comprises, offrant ainsi des explications claires du processus décisionnel.

Interprétabilité post-hoc

Ces méthodes s’appliquent aux modèles complexes après leur entraînement pour les rendre plus interprétables :

• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) : Fournit des explications locales en approximant les prédictions du modèle par des modèles interprétables autour de l’instance concernée, aidant à comprendre des prédictions spécifiques.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations) : Offre une mesure unifiée de l’importance des caractéristiques en considérant la contribution de chaque caractéristique à la prédiction, fournissant ainsi un éclairage sur le processus de décision du modèle.
• Graphiques de dépendance partielle (PDPs) : Visualisent la relation entre une caractéristique et le résultat prédit, en marginalisant sur les autres caractéristiques, permettant de comprendre l’effet des caractéristiques.
• Cartes de saillance : Mettent en évidence les zones des données d’entrée qui influencent le plus les prédictions, couramment utilisées en traitement d’image pour comprendre le focus du modèle.

Cas d’usage de l’interprétabilité des modèles

Santé

En diagnostic médical, l’interprétabilité est cruciale pour valider les prédictions de l’IA et garantir qu’elles sont cohérentes avec les connaissances cliniques. Les modèles utilisés pour diagnostiquer des maladies ou recommander des plans de traitement doivent être interprétables pour gagner la confiance des professionnels de santé et des patients, favorisant ainsi de meilleurs résultats médicaux.

Finance

Les institutions financières utilisent l’apprentissage automatique pour le scoring de crédit, la détection de fraude et l’évaluation des risques. L’interprétabilité assure la conformité réglementaire et aide à comprendre les décisions financières, facilitant leur justification auprès des parties prenantes et des régulateurs. Ceci est essentiel pour maintenir la confiance et la transparence dans les opérations financières.

Systèmes autonomes

Dans les véhicules autonomes et la robotique, l’interprétabilité est importante pour la sécurité et la fiabilité. Comprendre le processus décisionnel des systèmes d’IA aide à prévoir leur comportement dans des situations réelles et garantit qu’ils fonctionnent dans le respect des limites éthiques et légales, ce qui est essentiel pour la sécurité publique et la confiance.

Automatisation de l’IA et chatbots

Dans l’automatisation de l’IA et les chatbots, l’interprétabilité aide à améliorer les modèles conversationnels et à garantir des réponses pertinentes et précises. Elle permet de comprendre la logique derrière les interactions du chatbot et d’améliorer la satisfaction des utilisateurs, renforçant ainsi l’expérience globale.

Défis et limites

Compromis entre interprétabilité et précision

Il existe souvent un compromis entre l’interprétabilité et la précision du modèle. Les modèles complexes comme les réseaux de neurones profonds peuvent offrir une plus grande précision mais sont moins interprétables. Trouver un équilibre entre les deux représente un défi majeur dans le développement des modèles, nécessitant une prise en compte attentive des besoins de l’application et des exigences des parties prenantes.

Interprétabilité spécifique au domaine

Le niveau d’interprétabilité requis peut varier considérablement selon les domaines et les applications. Les modèles doivent être adaptés aux besoins et exigences spécifiques du domaine afin de fournir des informations utiles et exploitables. Cela implique de comprendre les défis propres au domaine et de concevoir des modèles qui les adressent efficacement.

Évaluation de l’interprétabilité

Mesurer l’interprétabilité est difficile car elle est subjective et dépend du contexte. Certains modèles peuvent être interprétables pour des experts du domaine, mais incompréhensibles pour des non-spécialistes. Le développement de métriques standardisées pour évaluer l’interprétabilité reste un domaine de recherche actif, essentiel pour faire progresser le domaine et garantir le déploiement de modèles interprétables.

Recherche sur l’interprétabilité des modèles

L’interprétabilité des modèles est un axe majeur en apprentissage automatique car elle permet de comprendre et de faire confiance aux modèles prédictifs, notamment dans des domaines comme la médecine de précision et les systèmes de décision automatisés. Voici quelques études marquantes sur ce sujet :

1. Modèle prédictif hybride : quand un modèle interprétable collabore avec un modèle boîte noire
   Auteurs : Tong Wang, Qihang Lin (Publié le 10/05/2019)
   Cet article présente un cadre pour créer un modèle prédictif hybride (HPM) associant les atouts des modèles interprétables et des modèles boîte noire. Le modèle hybride substitue le modèle boîte noire sur les parties des données où la haute performance n’est pas nécessaire, renforçant la transparence avec une perte de précision minimale. Les auteurs proposent une fonction objectif qui pondère la précision prédictive, l’interprétabilité et la transparence du modèle. L’étude montre l’efficacité du modèle hybride pour équilibrer transparence et performance prédictive, notamment sur des données structurées et textuelles. Lire la suite

2. Interprétabilité des modèles d’apprentissage automatique pour la médecine de précision
   Auteurs : Gajendra Jung Katuwal, Robert Chen (Publié le 28/10/2016)
   Cette recherche met en avant l’importance de l’interprétabilité dans les modèles d’apprentissage automatique pour la médecine de précision. Elle utilise l’algorithme Model-Agnostic Explanations pour rendre des modèles complexes, comme les forêts aléatoires, interprétables. L’étude applique cette approche sur le jeu de données MIMIC-II, prédisant la mortalité en soins intensifs avec 80 % de précision équilibrée et expliquant l’impact individuel des caractéristiques, crucial pour la prise de décision médicale. Lire la suite

3. Les définitions de l’interprétabilité et l’apprentissage de modèles interprétables
   Auteurs : Weishen Pan, Changshui Zhang (Publié le 29/05/2021)
   Cet article propose une nouvelle définition mathématique de l’interprétabilité dans les modèles d’apprentissage automatique. Il définit l’interprétabilité en termes de systèmes de reconnaissance humaine et introduit un cadre pour entraîner des modèles totalement interprétables par l’humain. L’étude montre que ces modèles fournissent non seulement des processus décisionnels transparents, mais sont aussi plus robustes face aux attaques adverses. Lire la suite