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Michel GROSBOST
Directeur Général
IMA
INTELLIGIBILITÉ DES MODÈLES DE DATA SCIENCE - UTILISATION ÉTHIQUE DE LA DATA. OPEN SOURCE SHAPASH BY MAIF

Aujourd’hui, c’est la solution Shapash que nous vous proposons de découvrir, qui a pour ambition de rendre le recours aux algorithmes plus transparent et de contribuer ainsi à une utilisation éthique de la data.

 

Globalement, les Français sont méfiants vis-à-vis de l’intelligence artificielle. Cette méfiance est renforcée par l’avènement du big data et la multiplication des données disponibles pour l’entrainement d’intelligences artificielles.

En effet, les risques sont potentiellement nombreux : utilisation frauduleuse de données personnelles, présence de biais discriminatoires, … L’IA peut même devenir un outil de surveillance dans certains pays …

Au sein de l’Union européenne, les pouvoirs publics sont conscients de ces risques et se saisissent du sujet, que ce soit au niveau européen avec la RGDP ou national (avec la CNIL en France).

Et pourquoi Shapash ?

Au sein de MAIF, nous avons évidemment un usage historique des données, pour proposer un conseil personnalisé à nos sociétaires, mais aussi pour maîtriser nos risques. Nous portons un intérêt tout particulier une utilisation éthique des données.

La transparence des algorithmes que nous développons est primordiale : c’est par cette transparence que l’IA peut renforcer la confiance !

Aussi, depuis quelques années, nous nous intéressons au domaine de l’intelligibilité des modèles de Data Science. Ce domaine évolue et plusieurs contributions open source paraissent régulièrement et sont souvent très pertinentes. Elles s’adressent essentiellement à un public de praticiens de la donnée.

Avec Shapash, développé par des Data Scientists MAIF, nous avons souhaité proposer une solution qui s’adresse à tous, quel que soit son background data.

Côté MAIF, Shapash nous permet:

  • De faciliter le dialogue entre les Data Scientists et les acteurs non Data-techniciens de la mutuelle.
  • Pour les Data Scientists, de comprendre plus facilement et plus rapidement comment fonctionnent les modèles qu’ils développent.

Il nous parait aujourd’hui évident de proposer Shapash en Open Source !

Nous avons souhaité proposer une solution qui s’adresse à tous, quel que soit son background data.

Que fait Shapash ?

Shapash est une librairie Python qui vise à rendre le Machine Learning intelligible par le plus grand nombre.


Shapash Monitor Demo

Shapash fonctionne pour tout type de cas d’usage. Il peut être utilisé dans le domaine de la santé, l’économie, marketing, …

N’hésitez pas à vous rendre sur le GitHub de Shapash : vous y trouverez une documentation plus exhaustive des fonctionnalités proposées par la librairie ainsi qu’une demo de la Web App Shapash Monitor pour un test rapide ! Et n’hésitez pas à mettre une étoile sur GitHub si vous aimez le projet !

OSS by MAIF


Présentation de la solution OPEN SOURCE Shapash publiée par la MAIF qui a pour ambition de rendre le recours aux algorithmes plus transparent et de contribuer ainsi à une utilisation éthique de la data.


Shapash permet:
De faciliter le dialogue entre les Data Scientists et les acteurs non Data-techniciens de la mutuelle. Pour les Data Scientists, de comprendre plus facilement et plus rapidement comment fonctionnent les modèles qu’ils développent. Shapash est une librairie Python qui vise à rendre le Machine Learning intelligible par le plus grand nombre
Concrètement, il s’agit d’une surcouche à d’autres librairies d’intelligibilité (Shap, Lime) qui :

  • Affiche des résultats intelligibles grâce à un wording et des visualisations simples, adaptés à un large public.
  • Propose une interface qui facilite l’exploration des différentes features d’un modèle et permet la navigation entre explicabilité globale et locale. Cette interface est particulièrement utile pour animer des ateliers métiers et répondre en séance aux questions sur le fonctionnement du modèle de ML.
  • Permet de résumer l’explicabilité locale pour la rendre utile dans un contexte opérationnel. Ce résumé est paramétrable pour s’adapter à différents cas d’usage, et peut être exporté.
  • Est ouverte ! Shapash s’utilise pour des problématiques de Régression, Classification et se veut compatible avec une multitude de librairies de Machine Learning, d’encoding de features (encoding inverse), utilisable avec des contributions calculées par Lime, Shap…

#Data Intelligence#algorithmes#machinelearning#intelligenceartificielle#opensource

Simon CLAVIER
Responsable "Open Source & Communautés" à la Direction du Numérique
SNCF
SNCF
16H00
Introduction & IMA What's UP (Conférence)
Salle de Conférence
L’ambition de ces Do Tanks consacrés à l’Open source
Les Fondamentaux d'un Open source réussi
        Comprendre la Licence
        Distribution des Compétences & PI (IP)
        Qualité de la Communauté
        Points de Vigilances

Tour d’horizon sur les activités et services de l’IMA
IMA What’s up ? :
        Les nouveaux parcours thématiques
        Retour des Deep dives

Daniel BARTOLO
Chargé d'innovations - Data & IA
MAIF
Thomas Bouché
Data scientist
Maif
Yann GOLHEN
Référent Data Science
Maif
MAIF
Maif
16H10
La solution OPEN SOURCE Shapash (Use Case)
Salle de Conférence
Rendre le recours aux algorithmes plus transparent et de contribuer ainsi à une utilisation éthique de la data.

Des visualisations simple, une Webapp, de fonctionnalités de wording, de résumé de l'explicabilité avec passage en production facilité.

Shapash permet: Au Data Scientist de comprendre facilement ses modèles, de partager et valider son approche avec ses sponsors A l'utilisateur final de comprendre une recommandation/prévision provenant d'un modèle de ML grâce à un résumé adapté de l'explicabilité locale. Shapash propose également un rapport standalone pour contribuer à rendre vos modèles auditables (nouvelle fonctionnalité)

17H15
Table Ronde (Table Ronde)
Salle de Conférence

S’inscrire S’inscrire : Les inscriptions sont closes
Les inscriptions à l'événement sont désormais closes.
Vous pouvez néanmoins suivre l'événement en direct et en totalité à partir de Lundi matin (27/05) 9h via notre livestream directement sur le site de l'IMA.

Il vous suffit pour cela de cliquer sur le lien suivant : Live Stream IMAgine Day 'Journée de la Data Science'

Si vous souhaitez en savoir plus sur nos événements et accéder au prochain IMAgine Day, ou si vous souhaitez faire une demande spécifique pour participer à cet événement exceptionnel, vous pouvez contacter : michel.grosbost@ima-dt.org

N'hésitez pas à nous contacter si vous avez la moindre question, l'IMA est à votre écoute !
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