Explainable AI

Outils et frameworks permettant de comprendre et d'interpréter vos modèles de machine learning.

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Comprenez comment fonctionne l'IA et instaurez la confiance

Explainable AI est un ensemble d'outils et de frameworks conçus pour vous aider à comprendre et à interpréter les prédictions effectuées par vos modèles de machine learning, intégrés de manière native à un certain nombre de produits et de services Google. Il vous permet, entre autres, de résoudre les problèmes de performances de vos modèles et d'améliorer celles-ci, et aide les tiers à comprendre leur comportement. Vous pouvez également générer des attributions de caractéristiques pour les prédictions de modèles dans AutoML Tables, BigQuery ML et Vertex AI et examiner visuellement le comportement des modèles à l'aide de l'outil de simulation What-If.

Nouveautés

Événement

Exemples d'explications basées sur Vertex AI

S'insicrire

Concevez une IA interprétable et inclusive

Créez en partant de zéro des systèmes d'IA interprétables et inclusifs à l'aide d'outils conçus pour détecter et résoudre les biais, dérives et autres écarts liés aux données et modèles. Dans AutoML Tables, Vertex AI Predictions et Notebooks, AI Explanations fournit aux data scientists les insights nécessaires pour leur permettre d'améliorer les ensembles de données ou l'architecture des modèles, et de résoudre les problèmes de performances des modèles. L'outil de simulation What-If vous permet d'analyser le comportement des modèles en un seul coup d'œil.

Déployez l'IA en toute confiance

Renforcez la confiance des utilisateurs finaux et soyez plus transparent grâce aux explications interprétables par l'humain des modèles de machine learning. Lorsque vous déployez un modèle dans AutoML Tables ou AI Platform, vous obtenez une prédiction et un score en temps réel qui indiquent l'impact d'un facteur sur le résultat final. Bien que les explications ne révèlent aucune relation fondamentale dans votre échantillon de données ou votre population, elles reflètent bien les tendances du modèle trouvées dans les données.

Rationalisez la gouvernance des modèles

Simplifiez la façon dont votre organisation gère et améliore les modèles de machine learning en rationalisant la surveillance des performances et l'entraînement. Surveillez facilement les prédictions de vos modèles sur Vertex AI. L'évaluation continue vous permet de comparer les prédictions de votre modèle aux étiquettes de vérité terrain et vous transmet continuellement des informations sur les performances du modèle.

Features

Analysez les résultats de l'IA avec des outils XAI révolutionnaires, développés par Google Research pour optimiser l'IA chez Google.

Attributions de caractéristiques

Service géré permettant de générer des attributions de caractéristiques Les méthodes prises en charge comprennent l'échantillonnage des valeurs de Shapley, les gradients intégrés et XRAI.

Intégration aux services Vertex AI, y compris AutoML Tables et Vision, Vertex AI Prediction, Notebooks, la surveillance des modèles et BigQuery ML.

Explications basées sur des exemples

Créez des modèles plus performants à l'aide d'explications exploitables permettant d'atténuer les défis liés aux données.

Un service ANN géré (Approximate Nearest Neighbor) pour renvoyer des exemples similaires à de nouvelles prédictions ou instances.

Analyse du modèle

Une boîte à outils d'analyse de modèles avancée pour vous aider à mieux comprendre les modèles.

Utilisez l'outil de simulation What-If intégré à Vertex AI pour inspecter des modèles via un tableau de bord interactif.

L'utilisation de l'outil de simulation What-If et de l'outil d'interprétabilité du langage est possible également avec les données Open Source.

Clients

Sky

Il est essentiel que nous comprenions comment les modèles arrivent à leurs conclusions pour pouvoir utiliser l'IA dans notre secteur. Nous sommes ravis des progrès réalisés par Google Cloud pour répondre à ce besoin. Grâce à l'outil de simulation What-If et l'attribution de fonctionnalités dans AI Platform, nos data scientists peuvent créer des modèles en toute confiance et fournir des explications compréhensibles par l'humain.

_{- Stefan Hoejmose, responsable des transferts de données, Sky}

Wellio

L'introspection des modèles est essentielle pour le développement et le déploiement des modèles. Très souvent, nous avons tendance à faire confiance aux compétences prédictives de l'IA, alors qu'en réalité, les modèles les plus explicables sont souvent plus utiles, et surtout, plus dignes de confiance. Nous sommes ravis de découvrir les nouveaux outils développés par Google Cloud, qui aident à la fois nos data scientists et les utilisateurs de nos modèles.

_{- Erik Andrejko, Chief Technology Officer, wellio}

Vivint SmartHome

L'interprétabilité des modèles est essentielle pour nous permettre d'optimiser notre IA et résoudre les problèmes de la meilleure façon possible. Google repousse les limites avec Explainable AI en investissant dans la recherche et le développement. Grâce à Google Cloud, nous utilisons des technologies testées et éprouvées, qui répondent à nos besoins en matière d'interprétabilité des modèles et renforcent les ressources de nos data scientists.

_{- Aaron Davis, Chief Data Scientist, Vivint SmartHome}

iRobot

"Nous exploitons les réseaux de neurones pour développer les fonctionnalités de nos futurs produits. Pour assurer notre réussite, il est indispensable que nous disposions de solutions de très haute qualité qui améliorent l'entraînement de nos modèles de deep learning. Nous sommes ravis des progrès réalisés par Google Cloud concernant l'attribution de fonctionnalités, ainsi que de ses efforts pour rendre le fonctionnement des modèles compréhensible par l'humain."

_{- Chris Jones, Chief Technology Officer, iRobot}

Resources

Les outils Explainable AI sont proposés gratuitement aux utilisateurs d'AutoML Tables et de Vertex AI. Veuillez noter que Cloud AI est facturé au nœud-heure et que l'exécution d'AI Explanations sur les prédictions de modèles nécessite des ressources de calcul et de stockage supplémentaires. Il se peut donc que les utilisateurs d'Explainable AI voient leur nombre de nœuds-heure augmenter.

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