Explicabilité et interprétabilité en Intelligence Artificielle : vers une IA responsable - Instanciation dans le domaine de la santé

L’Intelligence Artificielle (IA) moderne connaît un essor sans précédent depuis une décennie. De nombreux domaines applicatifs trouvent ainsi une dynamique nouvelle, grâce à ces technologies révolutionnaires. Cependant, l’adoption de ces techniques se trouve très souvent limitée par le manque d’éléments de traçabilité et de retour d’expérience vis-à-vis des experts. Ceux-ci se sentent donc frustrés de par ce manque de retour, alors que la mise en place même de l’outil leur demande de fournir un effort considérable de formalisation et de mise à disposition d’une expertise colossale. Certains auteurs parlent donc d’une tendance « boîte noire » (black-box évolution), peu souhaitable pour une utilisation traçable, interprétable, explicable et, ultimement, responsable de ces outils.

Le besoin d’explications quant à la manière dont un système intelligent opère est d’autant plus important que les performances du système dépassent – au moins dans un domaine spécialisé – les capacités humaines, et cette question a été abordée dès l’époque des systèmes experts. Les récents systèmes d’apprentissage profond (Deep Learning – DL) peuvent atteindre des performances étonnantes et leur grand nombre de paramètres rend d’autant plus difficile la compréhension des solutions auxquelles ils parviennent, quand bien même ces paramètres sont tous accessibles. Cependant, l’actualité du sujet de l’explicabilité pour les systèmes intelligents vient moins de véritables percées – encore attendues – dans la résolution de ce problème que de la nouveauté juridique – qui s’impose en particulier aux acteurs de l’IA – que constitue l’inclusion dans le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD, règlement européen) d’obligations d’explications pour le traitement automatique de données personnelles. Nous adoptons donc une démarche technologique traditionnelle à un domaine très mobile et proposons, à côté d’exemples, un cadre conceptuel guidant l’approche du praticien dans la recherche de solutions.