XAI : Vers une intelligence artificielle transparente et responsable

Imaginez une voiture qui se conduit seule, un diagnostic médical posé en quelques secondes par un ordinateur, ou encore une décision de prêt bancaire prise par un algorithme. L’intelligence artificielle n’est plus de la science-fiction : elle est au cœur de notre quotidien. Pourtant, derrière ces prouesses technologiques se cache une réalité souvent opaque. Ces systèmes, comparés à des « boîtes noires », prennent des décisions dont le fonctionnement nous échappe.  Cette opacité soulève des enjeux cruciaux en matière de confiance, d’éthique, de responsabilité et de conformité réglementaire, notamment vis-à-vis de la législation européenne.  Face à ce manque de transparence, un point majeur émerge : celui de l’Intelligence Artificielle Explicable (XAI), ou eXplainable Artificial Intelligence.

Transparence et XIA : un duo gagnant ? 

L’objectif principal de l’IA Explicable est très simple : il s’agit de rendre les décisions des intelligences artificielles compréhensibles par tout le monde. Ce n’est pas une question réservée aux spécialistes. La transparence est importante pour les utilisateurs, les personnes qui prennent les décisions, et même pour le grand public. Pour une IA accessible à tous, la transparence est essentielle. Pourquoi ? Examinons les raisons principales.

• Améliorer les Performances : Quand on comprend comment une IA arrive à une conclusion, on peut identifier ses erreurs et ses points faibles. Ensuite, on peut l’améliorer pour qu’elle soit plus performante.

• Gagner la Confiance : C’est une question de bon sens : quand on comprend comment une IA prend une décision, on a plus tendance à lui faire confiance. Pour illustrer cela, imaginez la situation suivante : une IA réalise un diagnostic médical. Si elle est capable d’expliquer son raisonnement, le médecin sera beaucoup plus disposé à accepter ce diagnostic. La transparence est donc un facteur clé pour instaurer la confiance.

• Respecter les Règles : Les lois, comme le RGPD en Europe, demandent de plus en plus de transparence pour les systèmes automatisés, surtout quand ils prennent des décisions importantes pour les personnes. Autrement dit, la XAI est indispensable pour respecter la loi et éviter les problèmes juridiques. C’est une obligation légale à ne pas négliger.

• Assumer les Responsabilités : Si une IA commet une erreur, il est essentiel de pouvoir comprendre comment cette erreur s’est produite et qui est responsable. En d’autres termes, la XAI permet de retracer le parcours de la décision. Cette traçabilité est cruciale pour la sécurité et la responsabilité.

 XAI : On vous explique comment l’IA prend ses décisions 

Il existe plusieurs façons de rendre une intelligence artificielle plus éthique et compréhensible. En d’autres termes, on dispose de différentes méthodes pour expliquer le fonctionnement d’une IA. Voyons cela plus en détail :

Utiliser des Modèles Simples

Certaines IA sont plus faciles à comprendre que d’autres, tout simplement parce que leur fonctionnement est plus direct. C’est le cas, par exemple, des arbres de décision ou des systèmes basés sur des règles simples. Pour mieux comprendre, prenons un exemple concret : imaginez un arbre de décision utilisé pour accorder un prêt bancaire. Cet arbre montre clairement les critères pris en compte, comme les revenus, l’historique de crédit, etc. Ainsi, on voit immédiatement comment la décision est prise.

Expliquer les Modèles Complexes après coup

Certaines IA, plus sophistiquées, sont plus difficiles à décortiquer. Dans ce cas, on utilise des techniques dites “post-hoc”, qui permettent d’expliquer le fonctionnement de l’IA après qu’elle a pris une décision. Parmi ces techniques, les plus courantes sont :

• • LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) : LIME est une technique qui simplifie une partie du modèle complexe pour la rendre plus compréhensible. En résumé, LIME crée une version simplifiée du modèle original, mais seulement autour de la donnée que l’on cherche à expliquer.

  • SHAP (SHapley Additive exPlanations) : SHAP utilise des calculs mathématiques pour déterminer l’importance de chaque facteur dans une décision. Concrètement, SHAP permet de quantifier l’influence de chaque variable sur la prédiction du modèle.

  • Visualisations : Des images valent parfois mieux que de longs discours. Des graphiques et des schémas peuvent aider à comprendre comment un modèle fonctionne. Par exemple, un graphique peut montrer les liens entre les différentes données utilisées par l’IA.

Adapter le Discours

Il est crucial d’adapter la façon dont on explique l’IA à son public. En effet, une explication technique pour un ingénieur sera très différente d’une explication pour un utilisateur lambda. L’important est d’utiliser un langage clair et adapté à son interlocuteur.

 À la pointe de la XIA : entreprises et centres de recherche 

Concrètement, comment la XAI est-elle mise en œuvre par les entreprises ? Voici quelques illustrations :

• IBM : IBM propose des outils et des services XAI dans sa plateforme Cloud Pak for Data. Ils mettent l’accent sur la transparence et l’explicabilité des modèles d’IA, notamment dans les domaines de la finance, de la santé et de la supply chain.

• Google : Google a développé des outils comme “What-If Tool” et “Model Cards” pour aider à comprendre et à interpréter les modèles de machine learning. Ils publient également des recherches et des articles sur la XAI sur leur blog Google AI.

• Microsoft : Microsoft propose des outils XAI dans Azure Machine Learning, permettant aux développeurs de comprendre le fonctionnement de leurs modèles. Ils ont également une forte présence dans la recherche sur la XAI.

• ComplyAdvantage : Cette entreprise se spécialise dans la lutte contre le blanchiment d’argent (LCB) et utilise la XAI pour améliorer la détection des activités suspectes.

 Vers quelle IA voulons-nous aller ? 

En résumé, l’IA Explicable est indispensable pour construire une intelligence artificielle plus éthique et responsable. Plus précisément, elle nous aide à :

• Éviter les Discriminations : Si on comprend comment une IA prend ses décisions, on peut repérer et corriger les erreurs, ou les “biais”, qui pourraient mener à des discriminations injustes. Par exemple, une IA qui accorderait moins de prêts à un certain groupe de personnes en raison de données biaisées pourrait être corrigée grâce à la XAI. C’est donc un outil important pour l’équité.

• Garantir le Respect des Droits : La XAI s’assure que les IA respectent les principes fondamentaux d’équité et de transparence. Autrement dit, elle contribue à ce que les intelligences artificielles soient utilisées de manière juste et sans porter atteinte aux droits des individus. C’est une garantie essentielle pour notre société.

• Rendre l’IA Accessible à Tous : En expliquant l’IA avec des mots simples, on la rend plus accessible et on encourage son utilisation positive par un plus grand nombre de personnes. En d’autres termes, la XAI démocratise l’accès à l’IA et permet à chacun de comprendre son potentiel. C’est un facteur clé pour l’innovation et le progrès.

 Qu’est-ce qui coince avec la XAI ? 

Bien sûr, il reste encore des obstacles à surmonter pour que la XAI atteigne son plein potentiel. Les principaux défis sont les suivants :

• La Complexité Technique : Expliquer le fonctionnement des IA les plus complexes, comme les réseaux neuronaux profonds, est un véritable défi scientifique. En effet, ces modèles sont souvent très difficiles à décortiquer. C’est un domaine de recherche active.

• Le Compromis Performance/Transparence : Parfois, les IA les plus performantes sont aussi les plus difficiles à expliquer. Il existe donc un compromis à trouver entre la performance et la transparence.C’est un équilibre délicat à maintenir.

• L’Évaluation des Explications : Comment mesurer si une explication est vraiment bonne et compréhensible ? C’est une question complexe qui ne possède pas encore de réponse simple.Il faut donc développer des méthodes d’évaluation efficaces.

 La XAI : l’avenir est en marche 

L’avenir de la XAI est brillant, avec des avancées constantes qui promettent des progrès majeurs. Investir dans sa recherche est essentiel pour rendre l’IA plus transparente, favoriser sa confiance et en faire un levier clé pour un futur responsable. Êtes-vous prêt à adopter une IA plus éthique et accessible ?