IA explicable pour des décisions transparentes avec Simseo AI Cloud

Pendant de nombreuses années, il y avait beaucoup de mystère autour de l’IA. Quand nous ne pouvons pas comprendre quelque chose, nous luttons à la fois pour l’expliquer et lui faire confiance. Mais alors que nous assistons à une augmentation des technologies d’IA, nous devons remettre en question les systèmes pour être sûrs qu’ils sont dignes de confiance. C’est fiable ou pas ? Les décisions sont-elles équitables pour les consommateurs ou profitent-elles davantage aux entreprises ?

Dans le même temps, un rapport de McKinsey note que de nombreuses organisations tirent un retour sur investissement considérable des investissements en IA dans le marketing, l’optimisation des services, la prévision de la demande et d’autres parties de leurs activités (McKinsey, L’état de l’IA en 2021). Alors, comment pouvons-nous libérer la valeur de l’IA sans faire d’énormes sacrifices à notre entreprise ?

Explicabilité dans Simseo AI Cloud Platform

Dans Simseo, nous essayons de combler le fossé entre le développement de modèles et les décisions commerciales tout en maximisant la transparence à chaque étape du cycle de vie ML, du moment où vous placez votre ensemble de données jusqu’au moment où vous prenez une décision importante.

Avant de nous lancer dans les détails techniques, examinons également les principes des capacités techniques :

• Transparence et explicabilité
• Justice
• Gouvernance et gestion des risques
• Confidentialité et sécurité

Chacun de ces composants est critique. En particulier, je voudrais me concentrer sur l’explicabilité dans ce blog. Je crois que la transparence et l’explicabilité sont les fondements de la confiance. Notre équipe a travaillé sans relâche pour faciliter la compréhension du fonctionnement d’un système d’IA à chaque étape du parcours.

Alors, regardons sous le capot de la plateforme Simseo AI Cloud.

Comprendre les données et le modèle

L’avantage de Simseo Explainable AI est qu’il s’étend sur l’ensemble de la plate-forme. Vous pouvez comprendre le comportement du modèle et comment les fonctionnalités l’affectent avec différentes techniques d’explantation. Par exemple, j’ai pris un ensemble de données public de fueleconomy.gov qui présente les résultats des tests de véhicules effectués au National Vehicle and Fuel Emissions Laboratory de l’EPA et par les constructeurs automobiles.

Je viens de déposer l’ensemble de données dans la plate-forme, et après une rapide analyse exploratoire des données, j’ai pu voir ce qu’il y avait dans mon ensemble de données. Des problèmes de qualité des données ont-ils été signalés ?

Aucun problème significatif n’est mis en évidence, alors allons de l’avant et construisons des modèles.

Examinons maintenant l’impact et les effets des fonctionnalités.

Impact des fonctionnalités vous indique quelles caractéristiques ont l’influence la plus significative sur le modèle. Effets de fonctionnalité vous dire exactement quel effet le changement d’une pièce aura sur le modèle. Voici l’exemple ci-dessous.

Et ce qui est cool avec ces deux visualisations, c’est que vous pouvez y accéder en tant que code API ou exporter. Ainsi, cela vous donne une flexibilité totale pour tirer parti de ces visualisations intégrées de manière confortable.

Des décisions que vous pouvez expliquer

Il m’a fallu plusieurs minutes pour exécuter le pilote automatique afin d’obtenir une liste de modèles à prendre en considération. Mais regardons ce que fait le modèle. Les explications de prédiction vous indiquent quelles caractéristiques et valeurs ont contribué à une prédiction individuelle et leur impact.

Cela aide à comprendre pourquoi un modèle a fait une prédiction particulière afin que vous puissiez ensuite valider si la prédiction a du sens. C’est crucial dans les cas où un opérateur humain doit évaluer une décision de modèle, et un constructeur de modèle doit confirmer que le modèle fonctionne comme prévu.

Approfondissez vos modèles et votre documentation de conformité

En plus des visualisations que j’ai déjà partagées, Simseo offre des fonctionnalités d’explication spécialisées pour les types de modèles uniques et les ensembles de données complexes. Cartes d’activation et Intégrations d’images vous aider à mieux comprendre les données visuelles. Informations sur les clusters identifie les clusters et montre leur composition caractéristique.

Avec des réglementations dans divers secteurs, les pressions exercées sur les équipes pour fournir une IA conforme sont plus importantes que jamais. La documentation de conformité automatique de Simseo vous permet de créer des rapports personnalisés en quelques clics, permettant à votre équipe de passer plus de temps sur les projets qui les passionnent et apportent de la valeur.

Lorsque nous nous sentons à l’aise avec le modèle, l’étape suivante consiste à s’assurer qu’il est produit et que votre organisation peut bénéficier des prédictions.

Confiance continue et explicabilité

Comme je ne suis pas un scientifique des données ou un spécialiste de l’informatique, j’aime pouvoir déployer un modèle en quelques clics et, plus important encore, que d’autres personnes puissent exploiter le modèle construit. Mais qu’arrive-t-il à ce modèle après un mois ou plusieurs mois ? Il y a toujours des choses qui échappent à notre contrôle. COVID-19, les changements géopolitiques et économiques nous ont appris que le modèle pouvait échouer du jour au lendemain.

Encore une fois, l’explicabilité et la transparence résolvent ce problème. Nous avons combiné une formation continue avec des rapports de surveillance intégrés complets pour vous garantir une visibilité complète et un modèle extrêmement performant en production : rapports sur l’intégrité du service, la dérive des données, la précision et le déploiement. Dérive des données vous permet de voir si les prédictions du modèle ont changé depuis la formation et si les données utilisées pour la notation diffèrent des données utilisées pour la formation. Précision vous permet de plonger dans la précision du modèle au fil du temps. Enfin, la santé du service fournit des informations sur les performances du modèle d’un point de vue informatique.

Faites-vous confiance à votre modèle et à la décision que vous avez prise pour votre entreprise sur la base de ce modèle ? Réfléchissez à ce qui vous apporte confiance et à ce que vous pouvez faire aujourd’hui pour faire de meilleures prévisions pour votre organisation. Avec Simseo Explainable AI, vous bénéficiez d’une transparence totale sur votre solution d’IA à toutes les étapes du processus pour tout utilisateur.