Séminaire de l'équipe LFI
Une approche orientée utilisateurs pour des IA ontologiquement explicables
Thursday, March 2, 2023Grégory BOURGUIN (LISIC, Univ. du Littoral Côte d'Opale, Calais, France)
La démocratisation des outils basés sur l'Apprentissage Profond (AP), souvent qualifiés de boites noires, s'est accompagnée de questionnements concernant la confiance que leurs utilisateurs peuvent leur accorder. Il est apparu qu'expliquer à un utilisateur final le rationnel ayant mené à une décision peut être aussi important que la décision elle-même. Cet exposé a pour objectif de présenter les premiers travaux de recherche de l'équipe SysReIC dans la création de classifieurs d'images capables de fournir des explications au niveau d'abstraction des experts du domaine d'application. Les ontologies permettent de capturer les connaissances des utilisateurs et l'inférence ontologique permet des déductions explicables à haut niveau d'abstraction. Souhaitant tirer parti de la puissance de l'AP et des propriétés des ontologies, la solution proposée est un pipeline de classification hybride constitué d'un module d'AP pour extraire des features ontologiques, combiné à un module de raisonnement implémenté sous forme de tenseurs et nommé OntoClassifier. La démarche est illustrée en réutilisant la fameuse ontologie des Pizzas de l'Université de Manchester. Les réflexions issues de ces premières expérimentations posent de nombreuses questions de recherches qui restent à aborder pour développer plus avant l'approche proposée.
Ce séminaire est organisé conjointement avec le Chapitre Français de l'IEEE Computational Intelligence Society
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Christophe.Marsala (at) nulllip6.fr