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40 % des entreprises voient l’absence d’explicabilité comme un frein majeur à l’adoption de l’IA : Comment l’intégrer dans votre feuille de route IA ?

Introduction : l’explicabilité comme levier stratégique pour votre entreprise

L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme un outil stratégique dans de nombreux secteurs industriels et économiques. Pourtant, cette puissance soulève une question cruciale : peut-on faire confiance aux algorithmes qui orientent nos décisions ? Cette confiance ne repose pas uniquement sur la performance des modèles, mais aussi sur leur capacité à se rendre transparents et compréhensibles aux yeux des utilisateurs. C’est ici qu’entre en jeu la notion d’explicabilité.

L’explicabilité n’est pas seulement une fonctionnalité « bonus » des systèmes d’IA ; elle est devenue une exigence. Elle permet d’instaurer un dialogue entre la machine et l’humain en donnant du sens aux décisions algorithmiques. Elle intervient aussi en amont dans le cycle de vie d’un projet IA, notamment dans la qualité et la maîtrise des données qui alimentent les modèles. Cette exigence de compréhension s’articule étroitement avec le concept d’IA souveraine, où le contrôle des données et des algorithmes est un gage de sécurité et d’autonomie pour les entreprises. Comprendre pourquoi une décision est prise, vérifier qu’elle est justifiée et pouvoir en rendre compte sont des éléments fondamentaux pour bâtir une IA de confiance.

Comprendre l’explicabilité en intelligence artificielle : une clé pour la confiance

Définition : qu’est-ce que l’explicabilité en IA ?

L’explicabilité en intelligence artificielle désigne la capacité d’un modèle à rendre ses prédictions ou ses recommandations compréhensibles par un être humain. Cela signifie qu’un utilisateur peut identifier les facteurs qui ont conduit l’algorithme à proposer une décision particulière et juger de sa pertinence. À la différence d’un système qui fonctionne comme une « boîte noire », une IA explicable dévoile les mécanismes qui sous-tendent son raisonnement.
 
Il est important de distinguer deux notions proches mais complémentaires. La compréhensibilité fait référence à la clarté d’un système pour des utilisateurs non spécialistes. Par exemple, une règle métier simple qui dit : « si la température dépasse 80°C, arrêter la machine » est immédiatement compréhensible. L’interprétabilité, quant à elle, s’adresse davantage aux experts techniques et consiste à analyser le fonctionnement interne du modèle pour en extraire des règles ou des relations complexes.
 
L’essor des modèles complexes, tels que les réseaux de neurones profonds et les modèles génératifs, a accentué le besoin d’explicabilité. Ces systèmes ont des millions, voire des milliards de paramètres, ce qui les rend extrêmement performants mais peu transparents. Dans un contexte où l’IA influence des décisions critiques, comprendre pourquoi un modèle agit d’une certaine manière est devenu un enjeu majeur.

«L’explicabilité est très orienté utilisateur. C’est la capacité d’un algorithme à rendre ses réponses compréhensibles, à expliquer les raisons qui sous-tendent une décision. ». 

PIERRE GIRARDEAU - DIRECTEUR DATA SCIENCE

Pourquoi l’explicabilité est essentielle ?

L’explicabilité joue un rôle clé dans l’acceptation des systèmes d’IA par les utilisateurs. Les métiers ne se contentent pas d’un score ou d’une recommandation ; ils souhaitent savoir sur quelles bases ces résultats reposent. Un système qui n’explique pas ses décisions peut rapidement susciter de la méfiance, voire être rejeté.
 
Au-delà de la confiance, il existe des obligations réglementaires fortes. Dans le secteur bancaire, par exemple, les institutions doivent pouvoir justifier les scores de crédit attribués aux clients. Cette exigence vise à éviter les discriminations et à garantir l’équité des décisions. Dans le domaine de la santé, l’explicabilité est également incontournable : un diagnostic assisté par IA doit être compréhensible par le médecin, qui reste responsable vis-à-vis du patient.
 
Dans l’industrie, où les décisions automatisées peuvent avoir des impacts financiers et opérationnels majeurs, l’explicabilité est essentielle pour garantir que les choix faits par les algorithmes sont en adéquation avec la réalité du terrain. Elle permet aussi de partager la responsabilité entre l’humain et la machine, un aspect crucial pour les entreprises soucieuses de leur image et de leur conformité.

Explicabilité globale et explicabilité locale : Pourquoi ces deux leviers vous permettent d’optimiser votre stratégie IA et votre agilité terrain ?

Explicabilité globale vs locale : deux niveaux complémentaires

L’explicabilité peut être abordée sous différents angles. L’explicabilité globale consiste à comprendre le fonctionnement général d’un modèle. Elle permet de répondre à des questions telles que : « Quelles sont les variables qui influencent le plus les prédictions ? » ou « Comment le modèle réagit-il face à des variations des données d’entrée ? ». Par exemple, dans un modèle de prévision des ventes, on peut découvrir que les promotions, la saisonnalité et la météo sont des facteurs déterminants.
 
À l’inverse, l’explicabilité locale se concentre sur une décision particulière. Elle cherche à expliquer pourquoi, pour un client donné, l’algorithme a prédit un risque de churn élevé. Cette approche est particulièrement utile pour les utilisateurs finaux qui doivent comprendre et justifier des décisions spécifiques.
 
Ces deux niveaux sont complémentaires. L’explicabilité globale permet de bâtir une stratégie et d’identifier les leviers d’action, tandis que l’explicabilité locale aide à gérer les cas concrets rencontrés sur le terrain. Dans des projets tels que la maintenance prédictive, ces deux perspectives permettent aux équipes techniques et opérationnelles de collaborer plus efficacement.
 

Intrinsèque vs post hoc : quand penser l’explicabilité ?

L’explicabilité peut être intégrée au modèle de deux manières. Certains modèles sont intrinsèquement explicables, comme les arbres de décision ou les règles métiers. Leur structure simple facilite la compréhension des décisions. Ces modèles sont souvent privilégiés lorsque la transparence est un critère incontournable.
 
D’autres modèles, plus complexes comme les réseaux neuronaux, nécessitent des techniques post hoc pour être expliqués a posteriori. Des outils comme SHAP et LIME permettent d’identifier l’influence des variables d’entrée sur une prédiction donnée. En vision par ordinateur, des cartes de chaleur peuvent montrer quelles zones d’une image ont été déterminantes dans la classification.
 
Le choix entre modèles intrinsèquement explicables et techniques post hoc dépend des contraintes du projet. Il s’agit souvent d’un arbitrage entre performance et transparence. Dans certains cas, il est préférable de renoncer à un léger gain de précision pour favoriser une meilleure compréhension par les utilisateurs.

Comment l’explicabilité en IA vous permet de générer de la confiance auprès de votre équipe ?

Penser l’explicabilité dès la conception

L’explicabilité ne doit pas être pensée comme une étape finale ou un ajout secondaire à un projet IA. Elle doit être intégrée dès la phase de conception. Cela suppose de travailler avec les utilisateurs métiers pour identifier leurs besoins en matière d’explications et d’adapter les modèles en conséquence. Parfois, cela implique de privilégier un modèle moins performant mais plus explicable pour favoriser l’adoption et éviter un rejet de la solution.

Chez Cross Data, nous avons fait ce choix lors d’un projet de scoring commercial. Les premiers résultats, bien qu’exacts, ont été rejetés par les équipes terrain car elles ne comprenaient pas pourquoi certains clients étaient jugés à risque. En sélectionnant un modèle plus explicable et en fournissant des indications sur les facteurs de risque, nous avons permis aux commerciaux de s’approprier l’outil et d’intégrer ses recommandations dans leurs processus quotidiens.

L’explicabilité comme levier d’UX pour l’IA

L’expérience utilisateur (UX) joue également un rôle crucial dans l’explicabilité. Il ne suffit pas d’avoir une explication, il faut encore qu’elle soit présentée de manière intelligible. Un tableau de bord Power BI enrichi de pastilles explicatives, des graphiques interactifs ou encore des alertes visuelles peuvent rendre les informations plus accessibles et renforcer la confiance.

L’explicabilité comme socle d’une IA de confiance

Performance et transparence : Comment faire adopter l’IA à vos équipes ? 

La confiance dans une IA ne repose pas uniquement sur sa performance brute. Elle résulte d’un équilibre subtil entre performance, transparence et adoption. Pour établir cette confiance, il est indispensable de cartographier les performances du modèle et d’identifier les zones où il est fiable et celles où il ne l’est pas. Cette cartographie doit être validée par des experts métiers qui connaissent le contexte et peuvent détecter d’éventuels biais ou incohérences.

Surveiller les dérives dans le temps est également une pratique essentielle. Les modèles d’IA ne sont pas figés : leurs performances peuvent évoluer en fonction des données. Maintenir la confiance nécessite donc un suivi continu et une capacité à expliquer les variations éventuelles

Transport et logistique, banque, santé : Pourquoi adopter l’explicabilité ?

Certains secteurs sont particulièrement sensibles à l’explicabilité. Dans la banque, les institutions doivent pouvoir expliquer leurs décisions aux régulateurs, par exemple pour justifier l’octroi ou le refus d’un crédit.

Dans la santé, il est impensable d’annoncer un diagnostic sans en comprendre les raisons. Dans l’industrie et le retail, la compréhension des recommandations est une condition sine qua non pour qu’elles soient suivies.

Dans le transport et la logistique, il faut valider des prévisions influencées par des facteurs extérieurs comme la météo ou le trafic.
 
La confiance ne se limite pas à l’algorithme. Elle englobe également la souveraineté des données et des infrastructures. Les entreprises doivent savoir où sont hébergées leurs données et qui y a accès. Elles doivent aussi s’assurer que les pratiques respectent des standards éthiques et les réglementations en vigueur, telles que l’IA Act européen.

L’IA de confiance chez Cross Data : une méthode validée par nos clients

Chez Cross Data, l’IA de confiance repose sur une démarche méthodique où l’explicabilité est intégrée à chaque étape du cycle de vie des modèles. Nous concevons des algorithmes capables de justifier leurs décisions, qu’il s’agisse d’approches intrinsèquement interprétables (arbres de décision, régressions) ou de techniques post hoc (comme SHAP) pour des modèles plus complexes. Cette capacité à rendre intelligibles les prédictions est essentielle pour renforcer la confiance des utilisateurs, leur permettre de valider ou de challenger les résultats, et garantir une adoption durable des solutions IA. 

Nous portons une attention particulière à l’expérience utilisateur, en proposant des visualisations et indicateurs clairs qui traduisent la logique du modèle et facilitent la prise de décision éclairée.

Prévision de churn : performance et adoption grâce à l’explicabilité

Dans un projet de prévision de résiliation client, nous avons constaté que la transparence des facteurs de churn, tels que la baisse d’achats ou l’absence de contact commercial, a considérablement augmenté l’utilisation de l’outil par les équipes de vente. Cette explicabilité leur a donné des leviers d’action concrets et a transformé l’IA en un véritable assistant stratégique.

 

Vision par ordinateur : cartes de chaleur pour expliquer des décisions

Pour un projet de vision par ordinateur, nous avons mis en place des cartes de chaleur permettant de visualiser les zones des images qui avaient influencé les décisions de l’algorithme. Cette approche a permis aux opérateurs de mieux comprendre et d’accepter les résultats, en particulier dans des cas où la qualité perçue est un facteur critique.
 

Intégration dans les outils métiers

Nous avons également intégré des explications dans des outils métiers comme des tableaux de bord interactifs ou des chatbots augmentés. Ces solutions fournissent des messages explicatifs et des signaux visuels qui facilitent la prise en main par les utilisateurs et contribuent à renforcer leur confiance dans l’IA.

Conclusion : l’IA de confiance doit devenir une démarche stratégique pour vos projets IA

Construire une IA explicable et de confiance n’est pas seulement un choix technique ; c’est une démarche stratégique qui conditionne l’adoption et la pérennité des solutions.

Plusieurs points clés sont à prendre en compte lors de l’élaboration de la feuille de route IA :
  • Impliquer les équipes métiers pour augmenter l’adoption et la pertinence des solutions,
  • Les enjeux d’éthique,
  • L’expérience utilisateur
  • La conformité réglementaire
Si l’explicabilité des modèles classiques progresse, celle des IA génératives reste un défi. Les labels « IA de confiance » et les standards européens en cours pourraient bientôt offrir un cadre pour guider ces choix.
Pour rester compétitives, les entreprises doivent donc s’assurer que leur IA n’est pas seulement performante, mais aussi transparente et souveraine. 

Pierre Girardeau Associé Cross Data
Pierre Girardeau - Directeur Data Science chez Cross Data

Ingénieur Docteur en Mathématiques, il suit et encadre les équipes techniques.
Son job est de s’assurer que le projet se déroule correctement et que les objectifs sont atteints.

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