Qu'est-ce qui rend l'IA explicable ?

Les applications de l'intelligence artificielle (IA) ont explosé grâce au succès de l'apprentissage automatique. Les développements futurs devraient aboutir à des systèmes autonomes capables de percevoir, d'apprendre, de prendre des décisions et d'agir. Cependant, l'incapacité des machines de ces systèmes à justifier leurs choix et leurs comportements auprès des utilisateurs humains limite leur utilité. Il faut donc développer des systèmes intelligents, autonomes et symbiotiques pour répondre aux enjeux auxquels nous sommes confrontés.

L'IA est aujourd'hui appliquée dans de nombreux secteurs, y compris ceux qui ont une incidence directe sur la vie des gens, comme les soins de santé, les services bancaires et la santé publique. même la justice. Nous leur demandons de justifier leurs actions et les facteurs qui ont conduit à leurs décisions si nous pouvons faire confiance aux décisions informatiques dans ces secteurs.

Ce billet traite de l'intelligence artificielle explicable (XAI), de ses techniques et principes clés, et de la manière dont nous pouvons les appliquer pour faire progresser les entreprises.

Qu'est-ce que l'IA explicable ?

Les organisations utilisent l'IA explicable, également connue sous le nom de XAI, comme un ensemble d'outils et de stratégies permettant aux humains de comprendre plus facilement comment et pourquoi les modèles se comportent comme ils le font.

XAI est :
Un ensemble de techniques idéales :
Aider les autres à comprendre comment un modèle est formé. Il utilise certaines des meilleures pratiques et des lignes directrices que les scientifiques des données utilisent depuis des années.
Comprendre le processus de formation et les données utilisées pour construire un modèle peut nous aider à décider de l'utiliser ou non.
Il met également en lumière les éventuels biais que le modèle a pu rencontrer.
Un ensemble de lignes directrices en matière de conception :
Les chercheurs se concentrent davantage sur la rationalisation du développement des systèmes d'IA afin qu'ils soient intrinsèquement plus simples à comprendre.
Un ensemble d'outils :
En incorporant ces enseignements dans les modèles de formation au fur et à mesure que les systèmes deviennent plus clairs et en mettant ces enseignements à la disposition des autres pour qu'ils les adoptent dans leurs modèles. Les modèles de formation peuvent encore être améliorés.

Les principes de base de l'IA explicable

L'Institut national des normes (NIST) établit quatre principes de l'intelligence artificielle explicable pour clarifier davantage ce qu'est le XAI :

Le besoin de "preuves, de soutien ou de logique pour chaque résultat" devrait être satisfait par un système d'IA.
Un système d'IA doit offrir à ses utilisateurs des explications qu'ils peuvent suivre.
Précision de l'explication. La méthode suivie par le système d'IA pour produire le résultat doit être reflétée avec précision dans l'explication.
Limites de la connaissance. Un système d'IA ne doit fonctionner que dans les circonstances pour lesquelles il a été conçu et doit s'abstenir de produire un résultat s'il n'est pas suffisamment sûr de lui.

Exemples d'IA explicable

De nombreux secteurs et fonctions professionnelles tirent profit de l'IAO. Voici quelques avantages pour certaines tâches clés et certains secteurs d'activité qui utilisent l'XAI pour améliorer leurs systèmes d'IA.

L'IAO dans les soins de santé

L'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le secteur de la santé est très répandue. Cependant, les professionnels de la santé ne peuvent pas expliquer pourquoi des jugements ou des prévisions spécifiques sont faits. Cela impose des restrictions sur le type de situations dans lesquelles la technologie de l'IA peut être utilisée.

Avec l'aide de l'XAI, les professionnels de la santé peuvent déterminer quels patients sont les plus susceptibles de nécessiter une hospitalisation et quel type de soins serait le plus efficace. Grâce à l'augmentation des informations, les médecins sont désormais en mesure de prendre des décisions.

XAI dans l'assurance

Le secteur de l'assurance ayant une influence considérable, les assureurs doivent faire confiance à leurs systèmes d'IA, les comprendre et les auditer afin d'en maximiser le potentiel. Grâce au XAI, les assureurs bénéficient d'une meilleure conversion des devis et d'une meilleure acquisition de clients, d'une productivité accrue, d'une baisse des taux de sinistres et d'une efficacité accrue.

L'IAO dans les services financiers

Les entreprises du secteur financier utilisent activement le XAI. Elles visent à offrir à leurs clients une sécurité financière, une sensibilisation aux questions d'argent et une gestion de leur argent.

Les services financiers utilisent l'XAI pour fournir des résultats équitables, impartiaux et compréhensibles à leurs clients et à leurs fournisseurs de services. En outre, elle permet aux organisations financières de maintenir leur adhésion à des principes moraux et justes tout en garantissant le respect de diverses obligations réglementaires.

L'IAO aide le secteur financier de plusieurs manières, notamment en améliorant les prévisions de marché, en garantissant l'équité dans l'évaluation du crédit, en identifiant les caractéristiques liées au vol pour éviter les faux positifs et en réduisant les dépenses possibles dues aux biais ou aux erreurs de l'IA.

Conclusion

Les consommateurs et les décideurs doivent comprendre comment les modèles génèrent des jugements en utilisant l'analyse prédictive alimentée par l'apprentissage automatique. De même, les organisations doivent comprendre comment l'IA prend des décisions afin d'éviter de s'appuyer aveuglément sur des modèles à boîte noire. L'IA explicable peut contribuer à la compréhension humaine et à l'explication de l'apprentissage profond, des réseaux neuronaux et des algorithmes d'apprentissage automatique. C'est l'une des conditions nécessaires à la mise en place d'une IA éthique et responsable.