Un cadre d'aide à l'exploitation des résultats de prédictions, à destination d'experts de domaine

Abstract

National audienceL’apprentissage automatique (ML) s’est révélé de plus en plus essentiel dans de nombreux domaines. Pourtant, de nombreux obstacles limitent encore son utilisation par des non-experts. Au premier rang de ceux ci se situe le manque de confiance dans les résultats obtenus et a inspiré plusieurs approches explicatives dans la littérature. Nous proposons ici un cadre pour exploiter cette capacité à expliquer les prédictions de ML de manière simple. Ceci a pour but de permettre aux outils ML existants de fournir une information plus interprétable aux utilisateurs ne maîtrisant pas encore l’apprentissage automatique. Ceci est effectué en fournissant à l’utilisateur une explication détaillée de l’influence des attributs pour chaque instance prédite, en relation avec le modèle d’apprentissage automatique. Nous montrerons également en quoi cette explication aide les utilisateurs non-experts à effectuer certaines tâches d’analyse complexes,telles que la sélection de modèles et l’ingénierie de fonctionnalités, et fournit une assistance pour exploiter efficacement les résultats d’un modèle prédictif