L'IA explicative (IAE ou XAI)
L’intelligence artificielle (IA) est devenue incontournable mais la compréhension des décisions qu’elle prend reste un défi même pour leurs créateurs.
C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle explicable (IAE ou XAI).
Cette approche vise à rendre les modèles d’IA transparents, en fournissant des explications compréhensibles sur les décisions prises par ces systèmes complexes.
Dans des secteurs critiques comme la santé, la finance ou encore la justice, l’IA explicable permet de renforcer la confiance et de garantir des résultats justes en identifiant les biais éventuels.
Pourquoi l'IA explicable est-elle importante ?
Avec la montée en puissance des algorithmes de machine learning (ML) et d’autres techniques avancées d’IA, les modèles deviennent de plus en plus sophistiqués, mais aussi difficiles à comprendre. Les systèmes dits « boîtes noires » prennent des décisions sans que l’on puisse toujours expliquer comment elles ont été prises. Cela pose des problèmes de confiance, surtout dans des domaines sensibles.
Par exemple, dans le secteur bancaire, une IA peut refuser un prêt à un client, mais si cette décision est prise par un modèle complexe sans explication, cela soulève des inquiétudes quant à l’équité. De même, dans les soins de santé, les décisions d’IA concernant les diagnostics ou les recommandations de traitement doivent être justifiées pour assurer leur exactitude et leur validité.
L’IA explicable répond à ces défis en fournissant des explications claires sur les décisions prises. Elle aide non seulement les experts à valider les résultats, mais elle rassure aussi les utilisateurs et les régulateurs sur la manière dont les décisions sont générées.
Composantes principales de l'IA explicable
- Transparence du modèle : Une IA explicable permet d’examiner comment un modèle parvient à ses conclusions. Cela implique de rendre visible la structure et les paramètres du modèle, ainsi que d’expliquer comment ces éléments interagissent pour aboutir à une décision
- Interprétabilité : Cela concerne la capacité à comprendre les résultats produits par l’IA. Un modèle interprétable permet aux utilisateurs non-experts de saisir les facteurs clés qui influencent les décisions, facilitant ainsi leur compréhension.
- Auditabilité : Cela implique la possibilité de vérifier les performances du modèle et de s'assurer qu’il respecte des critères éthiques et légaux. L'auditabilité est cruciale dans des domaines réglementés comme la finance ou la médecine, où des lois strictes encadrent les décisions prises par les machines.
L' IA explicative et lutte contre les biais
Les biais dans les algorithmes d’IA sont une préoccupation majeure, car ils peuvent entraîner des discriminations involontaires. Les systèmes d’IA sont entraînés à partir de données, et si ces données sont biaisées, le modèle produit des résultats biaisés.
Par exemple, un modèle utilisé pour évaluer la solvabilité des clients peut favoriser un groupe démographique au détriment d’un autre si les données d’entraînement sont déséquilibrées.
L’IA explicable permet d’identifier ces biais en fournissant des informations claires sur les facteurs qui influencent les décisions. Elle permet aussi aux experts de détecter des résultats anormaux et de corriger les modèles pour garantir leur équité.
Applications pratiques de l'IAE (XAI)
L’IA explicable trouve son utilité dans plusieurs secteurs clés :
Santé : Les médecins utilisent l’IA pour analyser de vastes ensembles de données médicales et diagnostiquer des maladies complexes. Grâce à l’IA explicable, ils peuvent comprendre les raisons derrière les recommandations d’un système d’IA, renforçant ainsi la confiance dans les traitements proposés.
Finance : Les banques et les assureurs utilisent l’IA pour analyser les risques et prendre des décisions automatisées. L’IA explicable permet aux clients et aux régulateurs de comprendre comment ces décisions sont prises, par exemple dans l’approbation de prêts ou la gestion des réclamations.
Justice : Dans le domaine judiciaire, des systèmes d’IA peuvent être utilisés pour évaluer la probabilité de récidive ou pour formuler des recommandations de peines. L’IA explicable garantit que ces décisions sont prises de manière transparente et équitable.
L'IA explicable pour une IA responsable
L’IA explicable s’inscrit dans une tendance plus large vers une IA responsable. Il s’agit de s’assurer que les systèmes d’IA agissent de manière éthique et respectent les normes de transparence, d’équité et d’auditabilité. Cette approche est de plus en plus exigée par les régulateurs et les gouvernements à travers le monde.
L’Union européenne, par exemple, travaille à la mise en place de cadres réglementaires qui exigent des entreprises utilisant l’IA de fournir des explications sur les décisions automatisées, notamment en matière de protection des données et de non-discrimination.
Défis et limites
Malgré ses avantages, l’IA explicable présente aussi des défis. Certains modèles, notamment les réseaux neuronaux profonds, sont par nature difficiles à interpréter, car ils reposent sur des millions de paramètres.
Trouver un équilibre entre la performance du modèle et sa transparence reste un enjeu majeur. Les modèles plus simples sont souvent plus faciles à expliquer, mais ils peuvent être moins précis.
Un autre défi est que les explications fournies par l’IA explicable doivent être compréhensibles par des utilisateurs non-experts. Une explication trop technique pourrait ne pas être utile pour le grand public ou les régulateurs.
Pour conclure sur l'IA explicative (IAE ou XAI)
L’intelligence artificielle explicable est essentielle pour instaurer la confiance dans les systèmes d’IA et s’assurer qu’ils respectent des normes éthiques et légales.
En rendant les décisions plus transparentes et compréhensibles, elle permet aux entreprises et aux régulateurs de valider les résultats et d’éviter les biais, contribuant ainsi à une IA plus responsable et juste.
Pour l’avenir, les avancées dans ce domaine joueront un rôle crucial dans l’adoption de l’IA dans des secteurs de plus en plus nombreux et variés, garantissant des systèmes plus robustes, équitables et dignes de confiance.
Sébastien RAYNOIRD-THAL
Co-fondateur Efimove
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