Rendre le machine learning compréhensible pour les entreprises

L'apprentissage machine prédictif devient super important pour les organisations car ça peut améliorer plein de secteurs différents. Mais, beaucoup de décideurs dans divers domaines hésitent à utiliser l'apprentissage machine moderne parce qu'ils pensent que ces systèmes sont des "boîtes noires". Ça veut dire qu'ils sont complexes et ne montrent pas clairement comment ils tirent leurs conclusions. Pour régler ce problème, on pense que la recherche devrait se concentrer davantage sur la création d'outils d'apprentissage machine prédictif qui peuvent expliquer leurs prédictions aux utilisateurs.

Malgré la disponibilité récente d'outils pour développer de tels systèmes, la recherche sur comment créer des modèles prédictifs Interprétables a été assez limitée. On pense que cette lacune existe parce qu'il n'y a pas assez de conseils sur comment construire ces outils de manière efficace. Donc, on présente une méthodologie qui combine des connaissances de différents domaines de recherche avec des techniques modernes pour rendre l'apprentissage machine compréhensible. On va démontrer cette approche en regardant les prévisions de prix dans l'économie de partage, spécifiquement pour Airbnb.

#L'Importance de l'Apprentissage Machine

L'apprentissage machine (AM) joue un rôle crucial à l'ère numérique, impactant plein d'aspects de la vie quotidienne. Des smartphones aux réseaux sociaux, les techniques d'AM soutiennent une large gamme d'applications commerciales. La plupart des algorithmes AM sont conçus pour faire des prédictions basées sur les données collectées. Ce processus implique l'apprentissage supervisé ou la Modélisation prédictive, qui nécessite au moins deux ensembles de données : un pour l'entraînement et un pour le test. Les données d'entraînement aident l'algorithme AM à apprendre des patterns, tandis que les données de test vérifient l'exactitude du modèle appris.

Si un modèle montre une bonne précision, il peut être utilisé pour des prédictions dans le monde réel. Cet aspect de l'apprentissage supervisé est crucial pour les affaires, entraînant des applications comme la maintenance prédictive, la détection de fraude et les recommandations personnalisées. En conséquence, le marché mondial de l'apprentissage machine est en pleine croissance, indiquant son grand potentiel pour les organisations.

#Problèmes d'Adoption de l'Apprentissage Machine

Malgré les opportunités prometteuses qu'offre l'apprentissage machine, beaucoup d'organisations n'ont pas encore pleinement adopté les algorithmes AM avancés à cause de leurs complexités. Beaucoup de décideurs voient ces algorithmes comme trop compliqués et craignent de ne pas comprendre le raisonnement derrière les prédictions des systèmes. Cette perception entraîne une incertitude à se fier aux systèmes de soutien à la décision, surtout quand le raisonnement est flou.

L'hésitation à adopter des outils d'apprentissage machine peut avoir des conséquences sérieuses pour les entreprises, car ça peut les empêcher d'utiliser des technologies qui pourraient améliorer leur compétitivité. Pour surmonter ce problème, la recherche devrait se concentrer sur la fourniture d'outils qui rendent les modèles d'apprentissage machine plus faciles à interpréter et à comprendre.

#Le Rôle de la Recherche Académique

La recherche académique a un rôle important à jouer pour aider les organisations à adopter des outils d'apprentissage machine. Les chercheurs devraient développer à la fois des outils qui aident à interpréter les modèles et des applications exemples qui incorporent ces outils. Actuellement, divers outils existent pour aider à interpréter les modèles d'apprentissage machine, rendant plus facile pour les utilisateurs de comprendre comment les prédictions sont faites.

Un outil clé qui a attiré l'attention est SHAP, qui calcule et visualise efficacement l'importance de différentes variables d'entrée dans la formation de la sortie d'un modèle d'apprentissage machine. Ça aide à rendre les modèles de boîte noire plus transparents, permettant aux utilisateurs de voir comment différents facteurs influencent les prédictions.

Pour créer des outils prédictifs efficaces, on devrait se concentrer sur la recherche en science de la conception (RSD). Cette approche vise à créer des solutions pratiques qui étendent les capacités organisationnelles et fournissent des informations précieuses. Toutefois, il y a eu peu de recherche sur comment développer des artefacts axés sur la prédiction en utilisant les outils pour interpréter les modèles de boîte noire.

#Définition du Processus de Recherche en Science de la Conception

La RSD est une partie essentielle de la recherche en systèmes d'information, se concentrant sur la création d'artefacts utiles qui aident les organisations. Lors du développement d'un artefact, il est vital de s'assurer qu'il ait un but pratique tout en fournissant aussi des idées théoriques. La plupart des méthodologies pour la RSD suivent des phases spécifiques, qui devraient idéalement inclure :

1. Identification du Problème : Définir clairement le problème que l'artefact est censé résoudre.
2. Conceptualisation : Développer une approche claire et définir des objectifs pour l'artefact.
3. Implémentation : Créer et tester l'artefact.
4. Évaluation : Évaluer la performance et l'impact de l'artefact.
5. Compréhension : Utiliser des outils pour interpréter et expliquer comment l'artefact fonctionne.
6. Publication : Partager les résultats avec la communauté au sens large.

Ce processus aide les chercheurs à construire des artefacts pratiques et précieux qui peuvent mener à de meilleures pratiques organisationnelles.

#Analyse Prédictive

L'analyse prédictive est un domaine spécifique au sein de l'apprentissage machine qui se concentre sur la réalisation de prévisions basées sur des données plutôt que sur des modèles théoriques. Elle repose sur des méthodes basées sur les données pour construire des modèles prédictifs sans nécessairement adhérer à des bases théoriques strictes.

Dans la modélisation prédictive, les évaluations sont souvent basées sur des prédictions hors échantillon, qui sont évaluées à l'aide de métriques appropriées pour le type de problème, comme l'erreur absolue moyenne pour les tâches de régression ou la précision pour les tâches de classification.

La disponibilité croissante de données ces dernières années a amené les chercheurs à souligner l'importance de la modélisation prédictive, en la rendant pertinente pour la recherche académique ainsi que pour des applications pratiques dans divers domaines.

#Le Besoin de Méthodologies dans la Modélisation Prédictive

Pour assurer des efforts de modélisation prédictive efficaces, plusieurs méthodologies ont été proposées pour guider les chercheurs et praticiens. Cependant, beaucoup de méthodologies existantes ne sont pas spécifiquement adaptées aux besoins des organisations cherchant à adopter l'apprentissage machine. Cela crée une lacune qui doit être comblée pour mieux intégrer l'apprentissage machine dans les affaires.

En évaluant les méthodologies actuelles, on peut extraire des phases essentielles pour la réalisation de la recherche. Ces phases peuvent guider les chercheurs dans la création de modèles prédictifs qui soient à la fois efficaces et interprétables.

#Construction de Modèles Prédictifs et Interprétation des Résultats

Lors du développement d'artefacts en apprentissage machine, il est essentiel de se concentrer sur la compréhension des prédictions qu'ils effectuent. Cela implique de considérer les modèles comme plus que de simples taux de précision, mais aussi de prendre en compte les informations qu'ils fournissent.

Après avoir créé un modèle, les chercheurs devraient choisir un algorithme approprié et rassembler des données pour l'entraînement. La qualité du modèle dépend de l'algorithme choisi et des données utilisées. Il est essentiel de partitionner les données en ensembles d'entraînement et de test pour éviter le surapprentissage et garantir l'utilité d'un modèle dans des applications réelles.

Une fois qu'un modèle est entraîné, il doit être évalué pour déterminer son efficacité. Les métriques d'évaluation peuvent aider à déterminer comment le modèle fonctionne par rapport à des références ou d'autres modèles.

La compréhension devrait être la phase finale, où les chercheurs utilisent des outils d'interprétabilité comme SHAP pour obtenir des informations sur la façon dont le modèle arrive à ses prédictions. Les interprétations locales et globales peuvent aider à identifier quelles caractéristiques impactent les prédictions et comment.

#Exemple d'Application : Prédiction de Prix dans l'Économie de Partage

Pour démontrer la méthodologie proposée, on peut considérer un exemple concret de prédiction de prix dans l'économie de partage, spécifiquement pour les annonces Airbnb. Beaucoup d'hôtes ont du mal à déterminer le bon prix de location, surtout quand ils entrent pour la première fois sur le marché. Développer un modèle d'apprentissage machine qui recommande des prix de location tout en fournissant des explications peut aider les hôtes à prendre des décisions éclairées.

#Définition du Problème

Dans cet exemple, le problème vient des hôtes qui essaient de fixer des prix compétitifs pour leurs locations sans expérience préalable. Le problème de départ à froid est particulièrement marqué ici, car les nouveaux hôtes manquent d'informations suffisantes pour établir des prix raisonnables.

#Objectifs

Les objectifs principaux de ce modèle seraient de :

1. Créer un artefact qui prédit des prix de départ appropriés en fonction de diverses caractéristiques.
2. Fournir des éclaircissements aux hôtes sur les facteurs de décision influençant le prix.

#Approche Conceptuelle

L'approche conceptuelle inclut la Collecte de données, le nettoyage, l'exploration et la préparation des données pour l'entraînement du modèle. De plus, elle détaille comment la sortie finale doit livrer des recommandations et des explications pour les hôtes.

#Collecte de Données

Les données peuvent être recueillies à partir de diverses sources comme l'API d'Airbnb, qui donne accès aux caractéristiques des maisons, aux détails de prix, aux informations de localisation, etc. Les données devraient être suffisamment vastes pour couvrir un éventail d'annonces afin de garantir que le modèle soit robuste.

#Préparation des Données

Une fois les données collectées, elles doivent être nettoyées et préparées pour la modélisation. Cela inclut la gestion des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes et l'ingénierie de nouvelles caractéristiques pertinentes pour le problème en question. La structure des données devrait soutenir le développement d'un modèle prédictif.

#Entraînement et Évaluation du Modèle

Le modèle peut être entraîné en utilisant divers algorithmes. Il est essentiel d'évaluer le modèle en utilisant des métriques de performance appropriées pour garantir qu'il fournisse des prédictions fiables. En testant le modèle contre un ensemble de validation, on peut identifier ses forces et ses faiblesses.

#Compréhension des Prédictions

L'utilisation d'outils comme SHAP aide à interpréter les prédictions du modèle. Grâce aux visualisations SHAP, les hôtes peuvent voir comment différentes caractéristiques contribuent au prix prédit, leur permettant de ajuster leurs annonces en conséquence.

#Conclusion et Implications Pratiques

En appliquant la méthodologie développée, les chercheurs peuvent contribuer à une adoption plus large de l'apprentissage machine dans les organisations. Créer des modèles prédictifs interprétables améliore les processus de prise de décision pour les utilisateurs tout en facilitant une meilleure compréhension des algorithmes complexes.

En gros, l'intégration de modèles prédictifs explicables dans les pratiques commerciales favorise non seulement l'innovation, mais encourage aussi les organisations à adopter des méthodes basées sur les données pour de meilleurs résultats.

En résumé, le développement d'artefacts d'apprentissage machine prédictif explicables fournit aux organisations les outils nécessaires pour prendre des décisions éclairées. En comprenant les facteurs qui influencent les prédictions, les décideurs peuvent utiliser ces informations pour améliorer leurs stratégies et favoriser de meilleures pratiques commerciales dans divers secteurs.