Simon Chignard Profile picture
Senior Policy Advisor - Lecturer @SciencesPo 🇪🇺Tech / Policy / Data / AI & Algorithms

May 27, 2019, 19 tweets

[⛳️Recherche] "Dis, tu m'expliques ... ?": l'explicabilité des algorithmes et de l'#IA en quelques questions, articles de recherche et exemples d'application #openalgo #explainability #thread 👇

📍Comment par le contexte: l'explicabilité est de plus en plus présentée comme un objectif, une qualité (attendue) des systèmes algorithmiques, en particulier l'#IA. Or les techniques les plus performantes sont aussi les moins explicables 🤕

🔥 Les sciences sociales ont beaucoup à raconter sur la notion d'explication. L'étude de Tim Miller (2018) souligne l'importance des contrefactuels: on va chercher à expliquer pourquoi le résultat A plutôt que le résultat B ? (explanations are contrastive) arxiv.org/pdf/1706.07269…

🙃 L'autre enseignement est que les explications sont sociales et forcément contextuelles. "Pourquoi cette voiture est-elle rouge ?" peut appeler de multiples réponses, tout aussi valables... L'explication retenue dépendra du contexte 👇

🤘[Commentaire] Comme tous les parents peuvent le constater, la réponse "parce que je te le demande" n'est pas une réponse appropriée à l'enfant qui demande "mais pourquoi je dois ranger ma chambre". Le contexte, toujours :)

📍Passons maintenant aux questions, avec la première: ⭐️POURQUOI ⭐️expliquer ? Le droit à l'explication est parfois reconnu par la loi, cf. RGPD et plus récemment la loi pour une République numérique (pour les algorithmes publics): etalab.github.io/algorithmes-pu…

🧐L'autre question, intiment lié à la première est ⭐️QUOI ⭐️expliquer ? On peut chercher à expliquer un système (vue macro) ou un résultat particulier (micro). On parlera alors d'explication "globale" vs. explication "locale"

Donnons un premier #exemple d'explication globale: les algorithmes de classement. Les sites comment à fournir des explications, par exemple @Booking qui explique que le classement des résultats dépend par ex. de la rapidité de paiement de la commission 😏

😎Et un autre exemple: @HomelidaysFR qui donne des explications assez détaillées sur les données d'entrée: "les critères pris en compte par l'algorithme". Mais rien sur leur pondération, par exemple

🚅 Et un dernier, @ouisncf qui explique ne classer les offres qu'avec un seul critère: l'horaire de départ. Mais bon ... le site ne propose que des offres associés à un seul opérateur ;)

D'autres commencent à explorer des explications locales. Par exemple @Twitter et @Facebook vous proposent une option, "pourquoi je vois ce message ?". Là on m'explique que le post de @AntonioCasilli est mis en avant (entre autres) à cause d'@hubertguillaud et @btincq 👇

Next question: ⭐️ QUAND⭐️expliquer: l'explicabilité (globale ou locale) peut être utile à toutes les étapes, pas uniquement en phase de production. On peut avoir besoin d'expliquer un système à son financeur, par exemple

🔥Corollaire, la question du ⭐️POUR QUI ⭐️expliquer: les "destinataires" de l'explication ne sont pas seulement les utilisateurs d'un système... La société, par exemple peut avoir envie de demander des comptes ;)

Et enfin ⭐️COMMENT⭐️ fournir des explications ? Ce papier récent de Maël Pegny propose une approche "en boîte noire" hal.archives-ouvertes.fr/hal-01877760/d…

😻Pour finir, une série d'exemples qui tournent autour de l'explicabilité et de ceux qui tentent de la mettre en oeuvre pour les systèmes algorithmiques 👇

Les simulateurs permettent aux individus de "jouer" avec un système 👉 Cf. par exemple le simulateur du calcul de la taxe d'habitation développé par @PaclotM etalab.gouv.fr/temoignage-peu…

Au Royaume-Uni, @projectsbyif et LSE proposent plusieurs prototypes graphiques pour mettre en avant l'explicabilité: automated-decisions.tumblr.com

L'explication peut aussi fournie par l'extérieur, pas uniquement par celui qui opère l'algo 👉 Comment fonctionne l'algorithme de pricing dynamique d'@Uber ? Cf. Le Chen, Mislove & Wilson (2015) ftc.gov/system/files/d… poke @15marches

[😂] On trouve sur l'App Store des applications qui cherchent à prédire le #surgepricing, soit pour l'éviter quand on est client (SurgeProtector: itunes.apple.com/us/app/surgepr…) soit pour le rechercher quand on est chauffeur: itunes.apple.com/fr/app/surge-f…)

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