Interprétabilité des modèles

L’interprétabilité des modèles d’apprentissage automatique désigne la capacité à comprendre et à expliquer les décisions ou prédictions d’un modèle, notamment en ce qui concerne les influences des différentes caractéristiques sur les résultats. L’interprétabilité est particulièrement importante dans des domaines sensibles tels que la médecine, la finance, ou la justice, où les décisions automatisées doivent être justifiables et transparentes.

Les modèles d’intelligence artificielle peuvent être classés en deux grandes catégories : les modèles interprétables, qui permettent une analyse explicite des raisons des prédictions, et les modèles dits boîtes noires, dont la logique interne est difficile à comprendre, même pour des experts du domaine. La recherche sur l’interprétabilité vise à combler cet écart en proposant des méthodes permettant d’expliquer les décisions prises par des modèles complexes.

Méthodes d’interprétabilité

SHAP (SHapley Additive exPlanations)

SHAP est une méthode d’interprétabilité basée sur la théorie des valeurs de Shapley, un concept issu de la théorie des jeux. SHAP attribue à chaque caractéristique une valeur qui mesure son importance dans la prédiction d’un modèle pour un échantillon donné. Ces valeurs sont calculées en prenant en compte toutes les combinaisons possibles de caractéristiques, ce qui permet d’obtenir une mesure précise de la contribution de chaque variable.

L’un des grands avantages de SHAP est qu’il permet de fournir une explication cohérente et exacte des prédictions d’un modèle, même pour des modèles complexes comme les forêts aléatoires ou les réseaux de neurones. SHAP peut également être utilisé pour visualiser l’impact global des caractéristiques sur la prédiction d’un modèle.

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)

LIME est une approche qui se concentre sur l’interprétabilité locale des modèles complexes. Contrairement à SHAP, qui fournit une explication globale, LIME génère des explications locales pour des prédictions spécifiques, en construisant un modèle interprétable sur une région restreinte de l’espace des caractéristiques autour d’un exemple donné.

LIME fonctionne en perturbant légèrement les données d’entrée et en observant l’impact de ces perturbations sur les prédictions. Il entraîne ensuite un modèle simple et interprétable, comme une régression linéaire, sur les nouvelles données générées afin d’approcher le comportement du modèle complexe dans cette région locale.

Cette approche est utile pour expliquer des modèles de boîtes noires dans des situations où des explications globales ne sont pas possibles ou pertinentes.

Permutation Importance

La permutation importance mesure l’impact de chaque caractéristique sur la performance globale du modèle en perturbant les valeurs d’une caractéristique donnée et en observant l’effet sur l’erreur du modèle. Si la perturbation d’une caractéristique conduit à une forte augmentation de l’erreur, cela signifie que cette caractéristique a une grande importance pour la prédiction.

Cette méthode est relativement simple et peut être utilisée avec n’importe quel type de modèle, mais elle est souvent plus coûteuse en termes de calcul que d’autres techniques, comme la régression linéaire ou les arbres de décision. Elle fournit une mesure directe de l’importance des caractéristiques dans un contexte spécifique, mais n’est pas toujours adaptée pour expliquer des décisions sur des prédictions individuelles.

Modèles interprétables vs boîtes noires

Modèles interprétables

Les modèles interprétables sont ceux dont le fonctionnement peut être compris par des humains de manière directe et intuitive. Parmi ces modèles, on trouve :

• La régression linéaire et logistique, où les coefficients des variables expliquent de manière explicite l’influence de chaque caractéristique.

• Les arbres de décision, où les décisions peuvent être visualisées sous forme de diagrammes arborescents, et chaque branche représente un critère de décision.

• Les modèles basés sur les règles, comme les arbres de décision ou les systèmes experts, qui sont particulièrement adaptés lorsque des explications simples et claires sont requises.

Les modèles interprétables sont généralement utilisés lorsque la transparence est primordiale, comme dans les secteurs réglementés où les décisions automatisées doivent être expliquées aux parties prenantes.

Boîtes noires

Les modèles boîte noire désignent des modèles dont le processus décisionnel interne est difficile, voire impossible, à interpréter par un être humain. Cela inclut :

• Les réseaux de neurones profonds, qui, malgré leur performance élevée, sont souvent critiqués pour leur manque de transparence.

• Les forêts aléatoires et les gradient boosting machines, qui combinent de multiples arbres de décision pour produire des prédictions, rendant difficile l’interprétation directe des décisions prises.

Les modèles boîte noire sont utilisés dans des situations où la performance prédictive est plus importante que la compréhension exacte des mécanismes internes. Toutefois, pour certains domaines (par exemple, la santé), des méthodes d’interprétabilité, comme SHAP ou LIME, sont utilisées pour fournir des explications des décisions prises par ces modèles complexes.

Conclusion

L’interprétabilité est une question cruciale pour la confiance et l’adoption de modèles d’intelligence artificielle dans des contextes critiques. Bien que des modèles complexes comme les réseaux de neurones puissent offrir des performances exceptionnelles, leur nature de boîte noire peut poser des problèmes en termes de transparence. Les techniques modernes d’interprétabilité, telles que SHAP, LIME et la permutation importance, permettent de pallier ces défis en fournissant des explications sur les décisions prises par ces modèles. En fonction du contexte d’utilisation, le choix entre un modèle interprétable ou une boîte noire doit être fait en fonction des besoins spécifiques en matière de compréhension et de responsabilité.