Pour développer un simulateur en Python qui visualise un phénomène lié au domaine de l’intelligence artificielle explicable (XAI), nous allons nous concentrer sur un exemple simple mais instructif : la visualisation de la décision d’un modèle de machine learning. Nous utiliserons une bibliothèque populaire comme `scikit-learn` pour le modèle et `matplotlib` pour la visualisation.
### Étape 1 : Préparation de l’environnement
Commencez par installer les bibliothèques nécessaires. Vous pouvez les installer via pip :
« `bash
pip install scikit-learn matplotlib
« `
### Étape 2 : Création du modèle
Nous allons créer un modèle de classification simple pour illustrer le concept. Utilisons un ensemble de données classique comme `Iris`.
« `python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
# Charger les données
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# Diviser les données en ensembles d’entraînement et de test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Créer et entraîner le modèle
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
« `
### Étape 3 : Visualisation de la décision
Pour visualiser la décision du modèle, nous allons utiliser `matplotlib` pour tracer les frontières de décision.
« `python
def plot_decision_boundary(clf, X, y, feature_idx1=0, feature_idx2=1):
x_min, x_max = X[:, feature_idx1].min() – 1, X[:, feature_idx1].max() + 1
y_min, y_max = X[:, feature_idx2].min() – 1, X[:, feature_idx2].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02),
np.arange(y_min, y_max, 0.02))
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.8, cmap=plt.cm.coolwarm)
plt.scatter(X[:, feature_idx1], X[:, feature_idx2], c=y, edgecolors=’k’, cmap=plt.cm.Paired)
plt.xlabel(iris.feature_names[feature_idx1])
plt.ylabel(iris.feature_names[feature_idx2])
plt.title(‘Decision Boundary’)
plt.show()
# Visualiser la décision
plot_decision_boundary(clf, X, y)
« `
### Étape 4 : Explication de la visualisation
La visualisation montre les frontières de décision du modèle de classification. Les différentes couleurs représentent les différentes classes prédites par le modèle. Les points représentent les données d’entraînement.
### Étape 5 : Ajout de fonctionnalités XAI
Pour rendre le modèle plus explicable, nous pouvons utiliser des techniques comme SHAP (SHapley Additive exPlanations). SHAP est une bibliothèque qui permet de comprendre les contributions de chaque caractéristique à la prédiction du modèle.
« `python
import shap
# Expliquer le modèle avec SHAP
explainer = shap.TreeExplainer(clf)
shap_values = explainer.shap_values(X)
# Visualiser les valeurs SHAP
shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type= »bar »)
« `
### Conclusion
Ce simulateur en Python permet de visualiser et d’expliquer les décisions d’un modèle de machine learning. En utilisant des bibliothèques comme `scikit-learn`, `matplotlib` et `shap`, nous pouvons créer des visualisations interactives et compréhensibles qui aident à comprendre comment les modèles prennent leurs décisions. Cela est particulièrement utile dans le domaine de l’intelligence artificielle explicable, où la transparence et la compréhensibilité des modèles sont essentielles.