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 is:
A Set of ideal techniques:
To assist others in understanding how a model is trained. It uses some of the best practices and guidelines that data scientists have employed for years.
Understanding the training process and the data used to build a model might help us decide whether to utilize it and when not.
It also sheds light on any potential biases the model may have encountered.
A set of design guidelines:
Researchers are concentrating more on streamlining the development of AI systems so that they are intrinsically simpler to comprehend.
A set of tools:
By incorporating those learnings into the training models as the systems become clearer and making those learnings available to others for adoption into their models. The training models can further be improved.

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 :

The "evidence, support, or logic for each output" need should be met by an AI system.
An AI system ought to offer its users explanations they can follow.
Explanation precision. The AI system's method followed to produce the output should be accurately reflected in the explanation.
Boundaries to knowledge. An AI system should only function in the circumstances it was built and should refrain from producing an output when it is not sufficiently confident in the outcome.

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.