Interprétabilité
ZFNet
Visualizing and Understanding Convolutional Networks
Google Collab
Class Activation Maps with Fashion MNIST
Cats vs. Dogs Class Activation Maps
Saliency
GradCAM
L’interprétabilité des modèles d’apprentissage automatique, en particulier dans le domaine des réseaux neuronaux profonds, est devenue une préoccupation croissante. En effet, bien que les modèles complexes, comme les réseaux de neurones convolutionnels (CNN), soient capables de produire des prédictions très précises, leur fonctionnement interne est souvent difficile à comprendre, même pour les experts. Ce phénomène est souvent qualifié de “boîte noire”. L’interprétabilité vise à lever ce voile d’incompréhension en permettant aux utilisateurs et aux développeurs de comprendre comment et pourquoi un modèle fait une prédiction particulière.
Pourquoi l’interprétabilité est-elle importante ?
- Confiance et adoption :
- Dans de nombreux secteurs, comme la médecine, la finance ou le droit, la confiance dans un modèle est cruciale. Les utilisateurs finaux, les régulateurs et les experts de domaine ont besoin de comprendre sur quelles bases une décision ou une prédiction a été faite avant de l’adopter.
- Par exemple, dans le diagnostic médical basé sur l’IA, un médecin doit comprendre pourquoi un modèle prédit qu’une radiographie montre des signes de cancer. Sans cette transparence, il est peu probable qu’il adopte la technologie.
- Détection des biais et de l’injustice :
- Les modèles peuvent apprendre des biais involontaires contenus dans les données d’entraînement. L’interprétabilité permet de détecter ces biais, de s’assurer que les prédictions sont équitables, et d’améliorer l’équité globale des systèmes d’apprentissage.
- Par exemple, un modèle de reconnaissance faciale peut être biaisé en faveur d’une certaine ethnie si les données d’entraînement étaient déséquilibrées. Sans compréhension de ce biais, ce modèle pourrait discriminer involontairement certains groupes.
- Diagnostic des erreurs :
- Lorsque les modèles font des erreurs, l’interprétabilité permet de comprendre pourquoi ces erreurs se produisent et de les corriger. Par exemple, si un modèle de classification d’images confond fréquemment des chiens avec des loups, il pourrait s’avérer que le modèle se concentre sur des caractéristiques spécifiques de l’arrière-plan (comme la neige) plutôt que sur l’animal lui-même.
- Comprendre les activations d’un modèle ou visualiser des cartes de chaleur (comme les saliency maps) peut aider à détecter ces erreurs et à ajuster les données ou la structure du modèle pour améliorer ses performances.
- Réglementation et conformité :
- Dans certains domaines, comme la finance ou la santé, il existe des régulations qui imposent des exigences de transparence pour tout modèle utilisé dans des décisions critiques. Par exemple, le RGPD en Europe exige que les décisions automatisées, notamment dans le cadre du traitement des données personnelles, puissent être expliquées aux individus concernés.
- Un modèle opaque ne pourra pas être conforme à ces exigences légales, ce qui limite son utilisation dans des contextes sensibles.
- Amélioration de la conception des modèles :
- En visualisant les activations des couches intermédiaires d’un réseau, les ingénieurs peuvent comprendre comment le modèle traite les informations et ajuster l’architecture pour l’améliorer.
- Par exemple, lors du développement du célèbre réseau AlexNet, des visualisations d’activations intermédiaires ont permis de mieux comprendre quelles caractéristiques étaient capturées à chaque couche, facilitant ainsi des ajustements pour améliorer les performances globales du modèle.
Exemple pratique de l’importance de l’interprétabilité
Prenons un modèle de classification d’images qui prédit si une radiographie montre une pneumonie ou non. Supposons qu’après entraînement, le modèle obtienne une précision élevée, mais il est crucial de comprendre comment le modèle arrive à cette prédiction.
- Interprétation visuelle : En appliquant des techniques d’interprétation comme les Class Activation Maps (CAM) ou les saliency maps, nous pouvons visualiser les zones spécifiques de l’image que le modèle considère comme importantes pour prendre sa décision. Si le modèle se concentre sur des zones non pertinentes (comme des annotations sur la radiographie), cela pourrait indiquer un problème, même si les prédictions sont souvent correctes.
- Confiance clinique : Dans ce scénario, le médecin doit comprendre que le modèle prend ses décisions sur la base des bonnes caractéristiques de l’image (les anomalies pulmonaires), et non pas sur des artefacts non liés. Une bonne interprétabilité permet d’améliorer la confiance et donc l’adoption clinique de la technologie.
En résumé, l’interprétabilité est cruciale pour :
- Construire la confiance dans les systèmes d’IA en fournissant des explications compréhensibles sur les décisions prises.
- Détecter et corriger les biais dans les modèles pour promouvoir l’équité.
- Améliorer les performances des modèles en ajustant leurs architectures en fonction des interprétations des activations.
- Répondre aux exigences légales et réglementaires en matière de transparence.
Dans les prochaines étapes, nous explorerons des techniques spécifiques pour interpréter les modèles, telles que les Class Activation Maps et les saliency maps, qui permettent de visualiser quelles parties de l’image influencent le plus les décisions du modèle.