Comment pouvez-vous vous assurer que votre modèle d’apprentissage automatique est facilement explicable ?

1 Choisissez un modèle simple

Une façon de rendre votre modèle d’apprentissage automatique plus explicable consiste à choisir un modèle simple qui comporte moins de paramètres, de caractéristiques et de couches. Un modèle simple peut être plus facile à comprendre, à visualiser et à communiquer qu’un modèle complexe qui comporte de nombreux composants et interactions cachés. Par exemple, un modèle de régression linéaire peut être plus explicable qu’un réseau de neurones profonds, car vous pouvez voir comment chaque variable d’entrée affecte la variable de sortie avec un coefficient. Un modèle simple peut également être plus robuste et généralisable, car il permet d’éviter le surapprentissage et le bruit.

3 Appliquer des méthodes et des outils explicables

Une troisième façon de rendre votre modèle d’apprentissage automatique plus explicable consiste à appliquer des méthodes et des outils explicables qui peuvent fournir des informations sur le fonctionnement du modèle et sur les raisons pour lesquelles il fait certaines prédictions. Les méthodes et outils explicables peuvent être divisés en deux catégories : globales et locales. Les méthodes et outils globaux visent à expliquer le comportement global et la logique du modèle, tels que sa structure, ses paramètres et l’importance de ses caractéristiques. Les méthodes et outils locaux visent à expliquer la sortie et la décision spécifiques du modèle pour une entrée donnée, telles que sa confiance, son incertitude et ses contrefactuels. Voici quelques exemples de méthodes et d’outils explicables : SHAP, LIME et What-If Tool.

4 Évaluez et validez votre modèle

Une quatrième façon de rendre votre modèle d’apprentissage automatique plus explicable consiste à évaluer et à valider votre modèle à l’aide de diverses mesures et méthodes qui peuvent mesurer ses performances, sa qualité et son équité. L’évaluation et la validation de votre modèle peuvent vous aider à identifier et à corriger les erreurs, les biais ou les limitations susceptibles d’affecter son explicabilité et sa fiabilité. Par exemple, vous pouvez utiliser l’exactitude, la précision, le rappel et le score F1 pour mesurer la capacité du modèle à faire des prédictions correctes, la courbe ROC et l’AUC pour mesurer la capacité du modèle à distinguer les classes, et la matrice de confusion et l’analyse des erreurs pour mesurer la capacité du modèle à gérer différents cas.

5 Communiquez et documentez votre modèle

Une cinquième façon de rendre votre modèle d’apprentissage automatique plus explicable consiste à communiquer et à documenter votre modèle à l’aide d’un langage, de visuels et d’exemples clairs et concis qui peuvent transmettre les informations et les idées clés de votre modèle à votre public cible. La communication et la documentation de votre modèle peuvent vous aider à renforcer la confiance dans votre modèle, ainsi qu’à faciliter le retour d’information et la collaboration. Par exemple, vous pouvez utiliser des graphiques, des tableaux et des diagrammes pour montrer les entrées, les sorties et les performances du modèle, utiliser des scénarios, des récits et des analogies pour illustrer la logique et le raisonnement du modèle, et utiliser des étiquettes, des annotations et des commentaires pour expliquer le code et les étapes du modèle.

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre ?