SHAP, LIME, ou les deux ?

Jusqu'à présent, vous vous êtes plongé dans le monde fascinant des techniques de l’intelligence artificielle explicable (XAI), notamment SHAP, LIME, etc. Ces méthodes sont inestimables lorsqu'il s'agit de percer les mystères des modèles de boîte noire et d'améliorer la transparence des algorithmes complexes du machine learning.

Mettons maintenant vos connaissances à l'épreuve.

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Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

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Nous allons étudier l'IA explicable (XAI), en mettant l'accent sur son rôle dans la transparence, l'interprétation et la fiabilité des systèmes d'IA. Nous explorerons les capacités de l'IA en matière de prédiction et de génération de contenu, en soulignant la nécessité de processus décisionnels clairs. Nous examinerons également les méthodes permettant de rendre les modèles d'IA complexes plus compréhensibles pour un large éventail de publics.

Exercise 1: Les enjeux de l'IA explicable Exercise 2: Transparence ou interprétabilité Exercise 3: Scénarios interprétables Exercise 4: Objectifs de l’XAI Exercise 5: Les aspects techniques de l’XAI Exercise 6: Comprendre les principes fondamentaux de l’XAI Exercise 7: Précision et interprétabilité Exercise 8: Communiquer sur l’XAI Exercise 9: Segmentation de l'audience Exercise 10: L'équilibre entre précision et simplicité

Nous allons explorer les techniques d'IA explicable (XAI), pour les classer dans les catégories des explications spécifiques au modèle, indépendantes du modèle, locales et globales, afin de clarifier la prise de décision en matière d'IA. Nous discuterons de la régression et de la classification pour les insights spécifiques au modèle et nous présenterons SHAP et LIME pour interpréter les modèles de boîte noire. Nous aborderons également la complexité des grands modèles de langage (LLM), en soulignant la nécessité de transparence dans leurs processus de prise de décision.

Exercise 1: Techniques de l’XAI Exercise 2: Local ou global Exercise 3: Spécifique au modèle ou indépendant du modèle Exercise 4: Explications spécifiques au modèle Exercise 5: Analogies pour la régression et la classification Exercise 6: Les modèles de boîte noire dans la prise de décision Exercise 7: Explications indépendantes du modèle Exercise 8: SHAP, LIME, ou les deux ?

Exercice en cours

Exercise 9: Rôle de SHAP et LIME dans l’XAI Exercise 10: Explicabilité des LLM Exercise 11: Comprendre les LLM Exercise 12: Le raisonnement des LLM

Nous explorons l'impact transformateur de l’XAI, qui rend l'intelligence artificielle plus accessible et plus conviviale dans divers secteurs. En intégrant l'explicabilité dès le départ, nous garantissons la transparence des systèmes d'IA, ce qui favorise la confiance et facilite une collaboration plus étroite entre les humains et les machines. Au travers d'études de cas concrets, nous montrons comment l’XAI démystifie les décisions complexes de l'IA, et permet à des utilisateurs aux connaissances techniques variées d'exploiter les insights de l'IA pour prendre des décisions plus éclairées.

Exercise 1: Adapter l'IA à l'utilisateur Exercise 2: L’XAI pour l'utilisateur final Exercise 3: Risques liés à la non-inclusion de l'utilisateur final Exercise 4: L’IA explicable dès la conception Exercise 5: Présélection des candidats à une offre d'emploi Exercise 6: Appliquer l’XAI dès la conception Exercise 7: L4XAI pour l'apprentissage en ligne Exercise 8: L’XAI à l’œuvre Exercise 9: Les exigences d’XAI par secteur d'activité Exercise 10: Faire confiance au système d'IA Exercise 11: L'avenir de l’XAI Exercise 12: L’XAI interdisciplinaire Exercise 13: Développement et déploiement proactifs Exercise 14: Récapitulatif