Les meilleurs outils d’IA (intelligence artificielle) responsables en 2022

Un paradigme de gouvernance appelé « IA responsable » décrit comment une organisation donnée gère les problèmes éthiques et juridiques liés à l’intelligence artificielle (IA). Les projets d’IA responsables sont principalement motivés par la nécessité de clarifier qui est responsable en cas de problème.

Les scientifiques des données et les ingénieurs en logiciel qui créent et mettent en œuvre les modèles algorithmiques d’IA d’une organisation sont chargés de développer des normes d’IA appropriées et crédibles. Cela indique que chaque organisation a des exigences différentes pour les procédures nécessaires pour mettre fin aux préjugés et assurer la transparence.

Les partisans d’une IA responsable estiment qu’un cadre de gouvernance largement accepté des meilleures pratiques en matière d’IA permettra aux organisations du monde entier de s’assurer que leur programmation d’IA est centrée sur l’humain, interprétable et explicable, tout comme ITIL. .

Le directeur de l’analyse (CAO) d’une entreprise importante est généralement responsable de la création, de la mise en œuvre et de la maintenance du cadre d’IA de confiance de l’organisation. Le cadre, qui est souvent détaillé sur le site Web de l’entreprise, décrit comment l’entreprise aborde la responsabilité et garantit que l’utilisation de l’IA est anti-discriminatoire.

Quels sont les principes directeurs de l’IA éthique ?

L’IA doit être complète, compréhensible, morale et pratique, soutenue par des modèles d’apprentissage automatique éthiques et efficaces.

  • Complète – Pour éviter que l’apprentissage automatique ne soit facilement piraté, une IA complète comprend des tests et des normes de gouvernance bien définis.
  • Explicable – L’IA est conçue pour expliquer son objectif, sa justification et son processus de prise de décision en des termes que l’utilisateur final moyen peut comprendre.
  • Les processus font partie de projets d’IA éthiques pour identifier et éliminer les biais dans les modèles d’apprentissage automatique.
  • L’IA pratique est capable de fonctionner en continu et de réagir rapidement aux changements de l’environnement d’exploitation.

USAGES DE L’IA RESPONSABLE

Accélérer la gouvernance

Le domaine de l’intelligence artificielle est dynamique et en constante évolution. Les organisations exigent que leur gouvernement opère aussi rapidement que cette technologie. L’IA responsable peut être utilisée, entre autres, pour améliorer la gouvernance d’entreprise, réduisant ainsi les erreurs et les risques. L’une des principales utilisations de l’IA responsable pour 2022 est l’accélération de la gouvernance.

Travail mesurable

Rendre la tâche aussi quantifiable que possible est facilité par une IA responsable. Faire face à la responsabilité peut parfois être subjectif. L’IA s’assure donc que des méthodes de mesure sont en place, telles que la visibilité, l’explicabilité, avoir un cadre technologique auditable ou un cadre éthique est essentiel.

Meilleure IA éthique

L’amélioration de l’IA éthique dans les entreprises est l’une des utilisations les plus importantes de l’IA responsable. Il aide à développer des cadres intelligents capables d’évaluer et de préparer des modèles d’IA justes et moraux dans la gestion des objectifs du plan d’affaires.

Plus de développement de modèles d’IA

Une autre utilisation de l’IA responsable consiste à mieux développer des modèles d’IA pour augmenter la productivité et améliorer l’efficacité. Les organisations peuvent utiliser des principes d’IA responsables pour créer des modèles d’IA qui répondent aux exigences et aux préférences des utilisateurs finaux.

Utilisation du test de biais

Plusieurs cadres et outils d’apprentissage automatique open source bénéficient d’un écosystème robuste. Ces techniques, qui se concentrent sur l’évaluation et la réduction des biais, peuvent soutenir une IA responsable, en particulier dans les cas d’utilisation non réglementaires. De plus en plus d’entreprises utiliseront des tests de biais et des outils et procédures inefficaces seront abandonnés.

Boîtes à outils et projets d’IA responsable

Confidentialité TensorFlow

Un module Python appelé TensorFlow Privacy contient des optimiseurs TensorFlow qui peuvent être utilisés pour former des modèles d’apprentissage automatique avec une confidentialité différentielle.

TensorFlow fédéré

La méthode d’apprentissage fédéré (FL) pour l’apprentissage automatique, où un modèle global partagé est construit entre plusieurs clients participants qui maintiennent leurs données de formation localement, a été au centre du développement de TFF pour soutenir la recherche et l’expérimentation ouvertes.

déon

Avec l’aide du programme de ligne de commande Deon, vous pouvez rapidement inclure une liste de contrôle éthique dans vos projets de science des données. La mission de Deon est d’approfondir cette discussion et de fournir aux développeurs qui maîtrisent les pratiques de la science des données des rappels spécifiques et précieux. L’apprentissage fédéré, un nouveau paradigme d’apprentissage automatique qui permet aux personnes ou aux organisations de développer un modèle partagé sans avoir un accès direct aux données, contribue à protéger la confidentialité.

Kit d’outils de carte modèle

La création de Model Cards, des documents d’apprentissage automatique qui fournissent un contexte et une transparence dans le développement et les performances d’un modèle, est simplifiée et automatisée par le MCT.

Correction du modèle TensorFlow

Une bibliothèque appelée TensorFlow Model Remediation propose des solutions aux professionnels de l’apprentissage automatique qui tentent de développer et de former des modèles de manière à réduire ou à supprimer les dommages causés aux utilisateurs par les biais de performances sous-jacents.

Équité IA 360

Pour identifier et réduire les biais dans les modèles d’apprentissage automatique tout au long du cycle de vie des applications d’IA, la communauté des chercheurs a créé la boîte à outils extensible open source AI Fairness 360 d’IBM.

chaumard

Une bibliothèque Python appelée Fairlearn donne aux créateurs de systèmes d’intelligence artificielle (IA) la possibilité d’évaluer l’équité de leur conception et de résoudre tout problème d’injustice signalé. Fairlead comprend des métriques pour l’évaluation du modèle ainsi que des méthodes d’atténuation.

Boîte à outils d’IA responsable

La Responsible AI Toolbox est un ensemble d’outils Microsoft qui offre une variété d’interfaces utilisateur d’exploration et d’évaluation de modèles et de données pour faciliter une meilleure compréhension des systèmes d’IA. Il s’agit d’une méthode d’évaluation, de construction et de déploiement de systèmes d’IA de manière fiable, honnête et éthique en faisant des choix défendables et en prenant les mesures appropriées.

DALEX

Tout modèle peut être radiographié à l’aide du package Model Agnostic Language for Exploration and eXplanation (également connu sous le nom de DALEX), qui permet également d’explorer et d’expliquer le comportement de modèles complexes.

Validation des données TensorFlow

Un outil d’analyse et de validation des données d’apprentissage automatique est TensorFlow Data Validation (TFDV). Il est conçu pour bien fonctionner avec TensorFlow et TensorFlow Extended et pour être très évolutif (TFX).

XAI

La sortie et les résultats des algorithmes d’apprentissage automatique peuvent désormais être compris et approuvés par les utilisateurs humains, grâce à un ensemble de procédures et de techniques connues sous le nom d’intelligence artificielle explicable (XAI). Un modèle d’IA, ses effets anticipés et les biais possibles sont décrits en termes d’IA explicable. Il contribue à définir l’exactitude, l’impartialité, la transparence et les résultats du modèle dans la prise de décision assistée par l’IA. Une entreprise doit établir la confiance lors de la mise en production de modèles d’IA. Une entreprise peut adopter une approche responsable du développement de l’IA avec l’explicabilité de l’IA.

fawkes

À l’aide de l’algorithme et de l’application logicielle connus sous le nom de Fawkes, les utilisateurs peuvent restreindre la capacité de tiers non identifiés à les surveiller en créant des modèles de reconnaissance faciale à partir de leurs photos accessibles au public. Pour empêcher les modèles nuisibles de détecter les photos personnelles, il est nécessaire de déformer ou de masquer les images.

Attaque de texte

TextAttack est un framework Python pour l’augmentation des données NLP, les attaques contradictoires et la formation. Avec TextAttack, tester la robustesse des modèles NLP est simple, rapide et transparent. En outre, cela aide à l’augmentation des données, à la formation des adversaires et à la formation des modèles NLP.

AdverTorch

Une boîte à outils Python pour rechercher la robustesse de l’adversaire s’appelle AdverTorch. AdverTorch comprend spécifiquement des scripts pour la formation négative et des modules pour produire des perturbations contradictoires et combattre des instances hostiles. PyTorch a été utilisé pour implémenter les fonctions principales.

Références:

  • https://analyticsindiamag.com/top-10-open-source-responsible-ai-toolkits/
  • https://odsc.medium.com/15-open-source-responsible-ai-toolkits-and-projects-to-use-today-fbc1c2ea2815
  • https://www.analyticsinsight.net/top-5-responsible-ai-uses-to-look-out-for-in-2022/
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Prathamesh Ingle est rédacteur de contenu consultatif chez MarktechPost. Il est ingénieur en mécanique et travaille comme analyste de données. Il est également un praticien de l’IA et un Data Scientist certifié avec un intérêt pour les applications de l’IA. Il est ravi d’explorer les nouvelles technologies et avancées avec leurs applications réelles.


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