Exploiter pleinement l’intelligence artificielle : vers un apprentissage approfondi explicable

« Dans son approche de l’IA explicable, le projet s’intéressera surtout à l'utilisation d'explications appliquées à des cas concrets (en expliquant le modèle dans le cas précis d’une prédiction donnée) », précise le Pr Martens. Celles-ci seront obtenues en procédant de manière contrefactuelle : quelles données, si elles n'étaient pas présentes, auraient conduit à une décision différente ? « Ces explications liés à des cas concrets fournissent une explication basée sur des données pour une seule prédiction », explique le professeur. « Par exemple : quels mots/paragraphes prononcés lors d'un appel téléphonique à un service d'assistance ont fait que l'IA a prédit que le client n'était pas satisfait de son service ? » Ainsi, pour cet exemple, l'approche consisterait à identifier quels mots, s'ils n'avaient pas été prononcés durant l'appel, auraient conduit à une prédiction satisfaisante (ou neutre). Il examinera en outre plus en profondeur comment de telles explications peuvent être utilisées pour obtenir un aperçu général du domaine.

« Pour parvenir à une science des données éthique, la transparence est à la base de tout. L'équité et la responsabilité en dépendent. Si vous voulez être sûr que votre système d'IA ne fait pas de discrimination, il est crucial de pouvoir expliquer pourquoi. Je suis très enthousiaste à l'idée de travailler sur cette question avec AXA. Non seulement cette collaboration nous fournit de grandes quantités de données réelles, mais elle garantit également que les recherches et le travail technique que nous effectuons auront un impact concret », insiste le Pr Martens. En effet, une fois les algorithmes de l’IA explicable développés, ils seront validés par des cas concrets au sein d'AXA, tous dans le secteur de l'assurance habitation : le premier serait un modèle permettant de prédire le coût probable des dégâts habitation ; le second, comme dans l'exemple précédent, permettrait de détecter le niveau de satisfaction des clients, sur la base d’appels, de données de courriers/lettres, de formulaires de plainte, etc.

L'IA est en train de devenir la technologie de référence de notre époque, ouvrant des perspectives sociales et économiques que nous n'aurions jamais crues possibles. Toutefois, pour que les avantages soient réellement et sûrement accessibles, des défis majeurs demeurent, dont la transparence. La présente initiative de recherche commune offre une opportunité rare, celle de combiner recherche et expertise des praticiens afin de réaliser des avancées à la fois académiques et pratiques. les résultats du projet contribueront grandement à l'utilisation sûre et responsable des technologies d'IA les plus avancées pour des applications commerciales dans le domaine de l'assurance.