Alors que l’intelligence artificielle (IA) s’infiltre dans de nombreux domaines, de la prédiction des structures protéiques à la détection des fraudes par carte de crédit, la compréhension de son fonctionnement devient cruciale. Mais comment distinguer entre un modèle que l’on peut interpréter et un autre qui nécessite une explication ? Plongeons dans le monde fascinant de l’IA interprétable et de l’IA explicable.

L’IA interprétable : une clarté intrinsèque

L’interprétabilité en apprentissage automatique signifie que le modèle peut être compris par l’homme simplement en examinant ses paramètres et résumés, sans outils supplémentaires. En d’autres termes, un modèle d’IA interprétable fournit sa propre explication. Par exemple, un arbre de décision utilisé par une banque pour approuver des demandes de prêt peut être facilement compris en examinant ses critères de décision. Cependant, bien que nous puissions comprendre comment le modèle est parvenu à une conclusion, la logique sous-jacente de ces critères reste souvent un mystère.

L’IA explicable : plonger dans la boîte noire

Contrairement aux modèles interprétables, les modèles d’IA explicables sont souvent si complexes que leur fonctionnement interne échappe à la compréhension humaine. Ces modèles, souvent qualifiés de « boîtes noires », nécessitent des méthodes supplémentaires pour être compris. Par exemple, un classificateur Random Forest, composé de nombreux arbres de décision, est un tel modèle. Avec l’augmentation de la complexité, il devient pratiquement impossible pour l’homme de comprendre le modèle en examinant simplement ses poids.

Pour pallier cette complexité, les chercheurs utilisent diverses méthodes pour établir des liens entre les données d’entrée et les prédictions générées par le modèle. Ces méthodes, souvent indépendantes du type de modèle, peuvent inclure des graphiques de dépendance partielle, des explications additives de Shapley (SHAP) et des modèles substituts.

Interprétabilité vs Explicabilité : un choix crucial

La distinction entre interprétabilité et explicabilité est essentielle pour les entreprises qui cherchent à adopter des modèles d’IA. Si un modèle est plus facile à interpréter, il est généralement moins précis. Ainsi, un modèle hautement interprétable peut sacrifier la précision. Par exemple, utiliser une régression logistique pour la reconnaissance d’images donnerait des résultats médiocres. Cependant, si une entreprise cherche à obtenir des performances élevées tout en comprenant le comportement du modèle, l’explicabilité devient primordiale.

En Bref : Alors que l’IA continue de révolutionner de nombreux secteurs, la nécessité de comprendre ses mécanismes sous-jacents n’a jamais été aussi grande. Que ce soit pour des raisons éthiques, pratiques ou réglementaires, la capacité à interpréter ou à expliquer un modèle d’IA sera au cœur des débats futurs dans le domaine de l’intelligence artificielle.