Plus d’interprétabilité et de transparence afin de déchiffrer la boîte noire de l’intelligence artificielle. Un mécanicien automobile n’est performant que s’il peut ouvrir le capot d’un véhicule. Il en va de même pour les data scientists et leur capacité à extraire des connaissances précieuses de modèles d’intelligence artificielle (IA). Bien que les nouvelles techniques d’apprentissage automatique contribuent à produire des modèles analytiques plus précis, ces modèles complexes sont souvent de véritables boîtes noires révélant peu d’informations sur la façon dont les résultats sont déterminés.
La dernière version de SAS Viya permet aux data scientists et autres utilisateurs métiers de mieux comprendre leurs modèles et de les ajuster pour obtenir des résultats exceptionnels et ce en mettant l’accent sur la capacité d’interprétation et la transparence de l’IA. Le leader de l’analytique propose également de nouvelles fonctionnalités qui intègrent des technologies d’IA open source directement dans SAS Viya et aident ainsi les organisations à utiliser une IA pour automatiser leurs processus d’analyse et renforcer la confidentialité de leurs données. “Bien que l’IA promette d’offrir de réels avantages aux organisations, des inquiétudes importantes subsistent sur le plan de la protection des informations personnelles et en matière de transparence dans l’automatisation du décisionnel “, déclare Dave Schubmehl, directeur de recherche sur les systèmes cognitifs/d’intelligence artificielle et sur les solutions d’analyse de contenu chez IDC. ” Les fournisseurs de solutions d’intelligence artificielle devront résoudre ces problématiques à l’aide de capacités d’automatisation identifiant les informations personnelles, et intégrant des fonctionnalités de transparence au sein de leurs offres. ”
En raison de la complexité croissance des modèles d’apprentissage machine, il est de plus en plus difficile de déterminer pourquoi ces derniers fournissent leurs prédictions. Ces modèles offrent une probabilité, mais peuvent être opaques et difficiles à interpréter. L’interprétabilité – la capacité à comprendre le pourquoi d’une décision et de prédire avec constante le résultat d’un modèle – est pourtant cruciale pour pouvoir avoir confiance envers l’IA et l’apprentissage automatique.
De fait, lorsqu’un outil financier ou une application RH basé(e) sur une IA refuse une demande de prêt immobilier ou recommande un recrutement, il est important de comprendre les raisons de ces décisions. Dans les secteurs réglementés tels que ceux de la santé et des sciences de la vie, le manque de transparence peut ainsi être un frein à l’adoption de cette technologie.SAS Viya propose des capacités d’analyse avancées avec des frameworks préintégrés tels que PD, LIME et ICE. Ces fonctionnalités garantissent impartialité et transparence pour les organisations déployant des solutions basées sur une IA.
“La plupart des exemples d’intelligence artificielle actuels s’appuient fortement sur l’apprentissage profond et le traitement automatique du langage naturel “, déclare David Tareen, responsable marketing mondial des produits d’intelligence artificielle chez SAS. ” L’apprentissage profond réalise des avancées majeures dans la résolution des problèmes des entreprises, mais ces modèles sont de plus en plus complexes, au point de s’apparenter souvent à des boîtes noires. La confiance en ces modèles étant essentielle, SAS a créé un système plus ingénieux avec SAS Viya. Ce dernier fournit aux utilisateurs davantage d’informations sur le pourquoi et le comment de la réussite d’un modèle. ”
Une meilleure confidentialité des données
La protection des informations personnelles est une priorité absolue pour assurer la conformité des organisations vis-à-vis des réglementations de confidentialité telles que le RGPD. Avec la croissance des volumes de données, les entreprises doivent identifier, mieux gérer et protéger ces données personnelles.Grâce à sa nouvelle fonctionnalité de balisage intelligent, SAS Viya automatise l’identification et la gestion de ces informations personnelles (âges, adresses et autres informations financières). Une fois les données identifiées, elles peuvent être balisées et gérées conformément aux politiques et règlements en vigueur en matière de confidentialité.
Intégration de méthodes open source
Avec l’introduction de plus en plus rapide d’innovations en matière d’IA et d’apprentissage automatique, les organisations cherchent à unifier leurs technologies d’IA et d’analyse. Les nouvelles fonctionnalités de SAS Viya permettent aux utilisateurs d’intégrer des modèles Python, R et SAS. Cette version propose assure également la prise en charge de SUSE Linux Enterprise.
Une solution plébiscitée aux USA par les entreprises
Les organisations du monde entier s’orientent vers SAS Viya et l’offre SAS Analytics Platform afin de mieux tirer parti de leurs données et de résoudre leurs problématiques professionnelles. Parmi celles-ci figurent AAA Northeast (US), un club automobile présent sur New York, dans le New Jersey, le Massachusetts, le Connecticut et à Rhode Island ; Swiss Mobiliar, le leader suisse de l’assurance habitation, commerciale et des risques purs ; la ville de Cary, (Caroline du Nord) ; Targetbase (US), une agence de marketing aidant les entreprises à cibler des acheteurs avec des offres personnalisées ; et Tieto-Tapiola Oy (Finlande), qui propose des services informatiques aux sociétés de services financiers.
