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.
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.
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.
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.