Modèle d'apprentissage neuro-symbolique pour produire des prédictions interprétables pour de la classification d'imagines

A Neural-Symbolic learning framework to produce interpretable predictions for image classification

• Auteur / Autrice : Adrien Bennetot
• Direction : Raja Chatila, Natalia Díaz-Rodríguez
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 12/07/2022
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut des systèmes intelligents et de robotique (Paris ; 2009-....)
• Jury : Président / Présidente : Patrick Gallinari
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Javier Del Ser, Siham Tabik
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Anna Monreale, Andreas Holzinger

Mots clés

Mots clés contrôlés

Intelligence artificielle

Vision par ordinateur

Données massives

Apprentissage profond

Mots clés libres

Intelligence artificielle

Explicabilité

Apprentissage profond

Vision par ordinateur

Interprétabilité

Reconnaissance d'images

Explainable AI

Computer vision

Deep learning

Résumé

L'intelligence artificielle s'est développée de manière exponentielle au cours de la dernière décennie. Son évolution est principalement liée aux progrès des processeurs des cartes graphiques des ordinateurs, permettant d'accélérer le calcul des algorithmes d'apprentissage, et à l'accès à des volumes massifs de données. Ces progrès ont été principalement motivés par la recherche de modèles de prédiction de qualité, rendant ces derniers extrêmement précis mais opaques. Leur adoption à grande échelle est entravée par leur manque de transparence, ce qui provoque l'émergence de l'intelligence artificielle eXplainable (XAI). Ce nouvel axe de recherche vise à favoriser l'utilisation de modèles d'apprentissage basés sur des données de masse en fournissant des méthodes et des concepts pour obtenir des éléments explicatifs sur leur fonctionnement. Cependant, la jeunesse de ce domaine entraîne un manque de consensus et de cohésion autour des définitions et objectifs clés qui le régissent. Cette thèse contribue au domaine à travers deux perspectives, l'une théorique de ce qu'est XAI et comment l'atteindre, l'autre pratique. La première est basée sur un examen approfondi de la littérature, aboutissant à deux contributions : 1) la proposition d'une nouvelle définition de l'intelligence artificielle explicable et 2) la création d'une nouvelle taxonomie des méthodes d'explicabilité existantes. La contribution pratique consiste en deux cadres d'apprentissage, tous deux basés sur un principe visant à relier les paradigmes connexionniste et symbolique.

Artificial Intelligence has been developing exponentially over the last decade. Its evolution is mainly linked to the progress of computer graphics card processors, allowing to accelerate the calculation of learning algorithms, and to the access to massive volumes of data. This progress has been principally driven by a search for quality prediction models, making them extremely accurate but opaque. Their large-scale adoption is hampered by their lack of transparency, thus causing the emergence of eXplainable Artificial Intelligence (XAI). This new line of research aims at fostering the use of learning models based on mass data by providing methods and concepts to obtain explanatory elements concerning their functioning. However, the youth of this field causes a lack of consensus and cohesion around the key definitions and objectives governing it. This thesis contributes to the field through two perspectives, one through a theory of what is XAI and how to achieve it and one practical. The first is based on a thorough review of the literature, resulting in two contributions: 1) the proposal of a new definition for Explainable Artificial Intelligence and 2) the creation of a new taxonomy of existing explainability methods. The practical contribution consists of two learning frameworks, both based on a paradigm aiming at linking the connectionist and symbolic paradigms.