La technologie de Microsoft vise à fournir un aperçu de la manière dont les réseaux neuronaux prennent leurs décisions

Microsoft a déposé un brevet pour un outil visant à améliorer la compréhensibilité des modèles d’apprentissage profond utilisés dans la reconnaissance d’images et l’IA visuelle.

Ces modèles complexes, souvent composés de plusieurs couches, peuvent analyser les données et prendre des décisions précises, mais leur fonctionnement interne reste largement flou. Ce manque de transparence peut susciter des inquiétudes quant aux biais et erreurs potentiels dans les résultats du modèle.

L’outil proposé par Microsoft résout ce problème en générant des « cartes de saillance » représentant visuellement la manière dont le modèle se concentre sur différentes parties d’une image d’entrée lors de la prise de décision. Cette aide visuelle pourrait aider les développeurs à identifier des régions d’influence spécifiques, contribuant ainsi potentiellement à l’identification des erreurs et à l’amélioration du modèle et, à terme, favorisant la confiance dans les systèmes d’IA.

En termes simples, l’outil de Microsoft crée une « carte thermique » montrant sur quelles parties de l’image l’IA se concentre le plus lorsqu’elle prend sa décision. Cela aide les développeurs à comprendre pourquoi l’IA a fait un certain choix, à corriger les erreurs et, finalement, à rendre l’IA plus fiable.

Cette évolution s’inscrit dans une tendance croissante au sein de l’industrie technologique. Des entreprises comme Oracle, Intel et Boeing ont également déposé des brevets pour des outils d’IA explicables, soulignant une évolution plus large vers des systèmes d’IA plus transparents et plus responsables.

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