06 | 10 | 2021

IA explicable (XAI) - comprendre la logique derrière les résultats de l'IA et du ML

Percer le mystère de l'IA : démystifier XAI pour comprendre le raisonnement derrière l'intelligence artificielle et les résultats de l'apprentissage automatique

Introduction

Alors que l'intelligence artificielle (IA) s'intègre de plus en plus dans les soins de santé, elle a le potentiel de révolutionner les soins et les résultats des patients. Cependant, l'utilisation de l'IA soulève également des inquiétudes quant à la transparence et à la responsabilité, en particulier en ce qui concerne la prise de décision. C'est là qu'intervient l'IA explicable (XAI). XAI permet aux médecins et autres professionnels de la santé de comprendre comment l'IA est arrivée à une conclusion ou à une recommandation particulière et d'expliquer ces décisions à leurs supérieurs et aux patients de manière claire et compréhensible. De cette façon, XAI contribue à renforcer la confiance dans l'utilisation de l'IA dans les soins de santé tout en garantissant que les décisions sont prises en tenant compte des meilleurs intérêts du patient.

Histoire principale

L'intelligence artificielle (IA) est utilisée plus fréquemment dans les soins de santé pour aider les médecins et les professionnels de la santé à prendre des décisions éclairées et à fournir de meilleurs soins aux patients. Cependant, comme pour toute technologie, l'IA soulève des questions importantes sur la transparence, la responsabilité et la confiance. C'est là qu'intervient l'IA explicable (XAI) - elle permet aux médecins de comprendre comment l'IA est arrivée à une décision ou à une conclusion particulière et d'expliquer ces décisions à leurs supérieurs et aux patients de manière claire et compréhensible.

L'un des avantages les plus importants de XAI est qu'il contribue à renforcer la confiance entre les patients et les prestataires de soins de santé. Les patients veulent comprendre le raisonnement derrière les recommandations et les décisions de leurs médecins, et XAI peut aider à fournir ce niveau de transparence. De plus, en expliquant comment l'IA est arrivée à un diagnostic ou à un conseil particulier, les médecins peuvent aider les patients à se sentir plus confiants et à l'aise en utilisant l'IA dans leurs soins.

Dans le même temps, XAI peut aider les médecins à mieux comprendre comment l'IA est utilisée dans les soins de santé. À mesure que l'IA devient plus répandue, les professionnels de la santé doivent comprendre la technologie sous-jacente et son fonctionnement. XAI peut fournir aux médecins les outils et les informations dont ils ont besoin pour mieux comprendre les décisions prises par l'IA, ce qui peut les aider à fournir de meilleurs soins aux patients.

Enfin, XAI peut également aider à améliorer la qualité globale des soins des prestataires de soins de santé. En permettant aux médecins de comprendre comment l'IA est utilisée, ils peuvent mieux intégrer cette technologie dans leur pratique et l'utiliser pour éclairer leurs décisions. Cela peut conduire à des diagnostics plus précis, à des traitements efficaces et à de meilleurs résultats pour les patients.

En bref, l'IA explicable (XAI) est un outil essentiel pour les médecins et autres professionnels de la santé à l'ère des soins de santé axés sur l'IA. En permettant la transparence, en renforçant la confiance et en améliorant la qualité globale des soins, XAI contribue à révolutionner notre approche des soins aux patients et des résultats.

Voici quelques faits et statistiques intéressants sur l'IA explicable (XAI) :

Selon un récent sondage de Deloitte, 80 % des cadres estiment que l'IA est aujourd'hui importante pour leur entreprise. Pourtant, seulement 31 % de ces organisations comprennent parfaitement comment les décisions en matière d'IA sont prises.
XAI est un domaine de recherche important pour les universités et l'industrie. Par exemple, en 2018, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) a lancé son programme d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour créer « de nouveaux systèmes d'IA capables d'expliquer leur prise de décision aux utilisateurs humains ».
XAI est particulièrement important dans le secteur de la santé, où les enjeux sont importants et où les décisions peuvent avoir des conséquences mortelles. Une étude récente a révélé que 80 % des professionnels de la santé pensent que XAI sera nécessaire pour faire progresser l'utilisation de l'IA dans les soins de santé.
XAI n'est pas seulement crucial pour comprendre comment l'IA prend des décisions, il peut également être utilisé pour améliorer la précision et l'efficacité des modèles d'IA. XAI peut aider à identifier les domaines d'amélioration et à affiner les modèles d'IA pour de meilleures performances en fournissant des commentaires sur le raisonnement derrière des choix sûrs.
XAI est un domaine en évolution rapide, avec de nouvelles techniques et approches constamment développées. Les pratiques les plus prometteuses comprennent les arbres de décision, les systèmes basés sur des règles et les méthodes indépendantes du modèle telles que LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations).

En bref, XAI est un domaine de recherche et de développement essentiel pour l'industrie de l'IA, avec des implications importantes pour un large éventail de secteurs et d'applications. Alors que le domaine continue d'évoluer, nous pouvons nous attendre à voir émerger des techniques et des approches plus innovantes, ouvrant la voie à une utilisation plus transparente et responsable de l'IA dans notre société.

Démystifier la boîte noire : l'essor de l'IA explicable

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Décomposer l'IA : comment XAI crée de la transparence dans l'industrie

L'intelligence artificielle (IA) développe une part croissante de notre vie quotidienne. Par exemple, ces systèmes et les systèmes de reconnaissance faciale apparaissent dans diverses applications d'apprentissage automatique (ML). Analyses prédictives optimisées, applications conversationnelles, appareils autonomes et systèmes hyper-personnalisés, nous constatons qu'ils doivent faire confiance à ces systèmes basés sur l'IA pour toutes sortes de prises de décision, et les prédictions sont primordiales.
L'IA entre dans diverses industries : l'éducation, construction, soins de santé, fabrication, application de la loi et finance. En conséquence, les décisions et les prédictions faites par les systèmes activés par l'IA deviennent beaucoup plus aigu et, dans de nombreux cas, critique à la vie, à la mort et au bien-être personnel. Par exemple, ces prévisions sont exceptionnellement précises pour les systèmes d'IA utilisés dans les soins de santé.

En tant qu'êtres humains, nous devons pleinement comprendre comment les décisions sont prises afin de pouvoir faire confiance aux décisions des systèmes d'IA. Mais malheureusement, l'explicabilité et la confiance limitées entravent notre capacité à faire pleinement confiance aux systèmes d'IA.

Rendre l'IA transparente avec l'IA explicable (XAI)

Ainsi, la plupart des propriétaires, opérateurs et utilisateurs s'attendent à ce que XAI répondre quelques questions brûlantes comme :
Pourquoi le système d'IA a-t-il fait une prédiction ou une décision spécifique ?
Pourquoi le système d'IA n'a-t-il pas fait autre chose ?
Quand le système d'IA a-t-il réussi et quand a-t-il échoué ?
Quand les systèmes d'IA donnent-ils suffisamment l'assurance que vous pouvez leur faire confiance ?
Comment les systèmes d'IA peuvent-ils corriger les erreurs qui surviennent ?

L'Intelligence Artificielle Explicable (XAI) est un ensemble de techniques et de méthodes qui permet à l'homme opérateurs à comprendre et les confiance les résultats et la sortie créés par les algorithmes d'apprentissage automatique. L'IA explicable définit un modèle d'IA, son impact probable et ses biais potentiels. Ça aide distinguer l'exactitude, l'équité, la transparence et les résultats des modèles dans la prise de décision basée sur l'IA. XAI est crucial pour une organisation pour renforcer la confiance lors de la mise en production de modèles d'IA

Comment l'IA explicable transforme la façon dont nous utilisons l'IA

Comprendre l'invisible : l'importance de l'IA explicable (XAI)

Pourquoi l'IA explicable (XAI) est-elle importante ?

L'IA explicable est utilisé pour rendre les décisions d'IA compréhensibles et interprétables par les humains. Cela les expose à des risques importants; sans un humain en boucle dans le processus de développement. Les modèles d'IA peuvent générer des résultats biaisés susceptibles d'entraîner ultérieurement des problèmes de conformité éthique et réglementaire.

Comment parvenir à une IA explicable ?

Pour parvenir à une IA explicable, ils doivent garder un œil sur les données utilisées dans les modèles, trouver un équilibre entre la précision et l'explicabilité, se concentrer sur l'utilisateur final et développer des indicateurs de performance clés (KPI) pour évaluer le risque d'IA.

Qu'est-ce qu'un exemple d'IA explicable ?

Les exemples incluent la traduction automatique à l'aide de réseaux neuronaux récurrents et la classification d'images à l'aide d'un réseau neuronal convolutif. De plus, des recherches publiées par Google DeepMind ont suscité un intérêt pour l'apprentissage par renforcement.

Quel cas bénéficierait des principes de l'IA explicable ?

En conséquence, la médecine est un excellent point de départ, en partie parce que c'est aussi un domaine où l'IA pourrait être très avantageuse. Par exemple, des machines explicables alimentées par l'IA pourraient faire gagner beaucoup de temps aux professionnels de la santé, leur permettant de se concentrer sur les tâches d'interprétation de la médecine plutôt que sur un devoir répétitif.

Principes explicables de l'IA - Une brève introduction

Les modèles sont intrinsèquement explicables : simples, transparents et faciles à comprendre.
Les modèles qui sont de nature boîte noire et qui nécessitent une explication via des modèles de réplication séparés qui imitent le comportement du modèle d'origine. Expliquez la justification des décisions ou des prédictions.

Renforcer la confiance dans l'IA : le rôle de l'IA explicable (XAI)

Intelligence artificielle (IA) – 10 questions ?

Découvrir les secrets de l'IA : la puissance de XAI dans la science des données

Les modèles d'apprentissage automatique compliqués sont souvent considérés comme des boîtes noires, ce qui signifie que personne, même l'initiateur, ne sait pourquoi le modèle a fait une recommandation ou une prédiction particulière. En conséquence, cela ne peut tout simplement pas être expliqué. L'IA explicable, ou XAI, tente de résoudre le problème de la boîte noire avec les modèles d'apprentissage automatique. XAI vise à produire un modèle capable d'expliquer les raisons qui sous-tendent certaines décisions ou prédictions et de faire ressortir ses forces et ses faiblesses.
XAI aide les utilisateurs du modèle à savoir à quoi s'attendre et comment le modèle peut fonctionner. Par exemple, comprendre pourquoi un modèle a choisi une voie plutôt qu'une autre et les erreurs typiques qu'un modèle fera est une avancée considérable dans l'apprentissage automatique.
Ce niveau de transparence et d'explicabilité contribue à renforcer la confiance dans les prédictions ou les résultats produits par un modèle.

Comment une organisation peut-elle commencer à utiliser l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ? | Systèmes v500

Comprendre l'invisible : l'importance de l'IA explicable (XAI)

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