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SUMMARY:INTERPRETABILITE - SHAPLEY DANS TOUS SES ETATS !
DESCRIPTION:inscription\n			\n				\n				\n				\n				\n				Atelier datacraft animé par Charles Tremblay\, fondateur de Kobia\, start-up spécialisée en IA sur données structurées. \n\n\nÀ propos de cet évènement : \n\n\nLes valeurs de Shapley se sont largement popularisées pour interpréter les modèles d’intelligence artificielle depuis leur lancement par Lundberg & Lee en 2017. Avec leur promesse de bonnes propriétés logiques\, leur méthode locale et l’excellente UX du package SHAP\, elles semblaient cocher toutes les cases. Certaines déceptions furent à la mesure des attentes\, et des critiques substantielles – tant de la part de scientifiques que de praticiens – sont aujourd’hui adressées aux valeurs de Shapley. \nAlors\, que peuvent-elles et que ne peuvent-elles pas ? Sur quels fondements mathématiques reposent les Shapley et quelles sont leurs failles empiriques ? C’est à ces questions que nous répondrons\, par la théorie et la pratique. \nProgramme de l’atelier : \n1. Rappels (rapides !) sur les notions d’interprétabilité \n2. Approches marginales et conditionnelles\, les piliers de l’interprétabilité d’un modèle \n3. Valeurs de Shapley : la théorie des jeux \n4. = 2. + 3. : Adapter les valeurs de Shapley aux modèles prédictifs \nCompétences techniques prérequises : Connaissance de base en machine learning et en Python
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