{"id":24416,"date":"2024-01-11T12:30:00","date_gmt":"2024-01-11T11:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/golem.ai\/?p=24416"},"modified":"2024-01-18T15:04:25","modified_gmt":"2024-01-18T14:04:25","slug":"mesure-performances-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/miralia.ai\/fr\/blog\/mesure-performances-ia","title":{"rendered":"Score F1, Score F2, Score de Confiance : Quel indicateur choisir pour \u00e9valuer la performance d\u2019une IA?"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&rsquo;efficacit\u00e9 et la fiabilit\u00e9 des syst\u00e8mes d&rsquo;intelligence artificielle sont au c\u0153ur des pr\u00e9occupations actuelles de plus en plus d\u2019entreprises. Deux mesures essentielles se distinguent :&nbsp;le calcul de la pertinence, et le score de confiance. Elles jouent un r\u00f4le crucial dans l&rsquo;\u00e9valuation de ces syst\u00e8mes. Plus encore, elles offrent des perspectives vari\u00e9es et compl\u00e9mentaires sur la performance des mod\u00e8les d&rsquo;IA. Cet article se propose de d\u00e9tailler chacune de ces mesures, en soulignant leurs cas d\u2019usages et leurs utilisations.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Le calcul de la pertinence<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pour calculer la pertinence d\u2019une IA, plusieurs scores se distinguent : score f1, score f2, ou tout autre de la famille des F-beta en sont un exemple.<br>Pour expliquer ces scores-ci, prenons un exemple de classification. Imaginons que nous demandions \u00e0 notre intelligence artificielle d\u2019attribuer une cat\u00e9gorie ou plusieurs \u00e0 une donn\u00e9e.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dans le cas d\u2019<a href=\"https:\/\/golem.ai\/fr\/produits\/inboxcare\">InboxCare<\/a> chez Golem.ai cette donn\u00e9e peut \u00eatre:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>un message o\u00f9 chaque cat\u00e9gorie repr\u00e9sente une ou plusieurs intentions exprim\u00e9es (r\u00e9clamations, demande de devis, demande de document etc.)<\/li>\n\n\n\n<li>une pi\u00e8ce-jointe o\u00f9 chaque cat\u00e9gorie repr\u00e9sente le type de document (justificatif d\u2019identit\u00e9, contrat, devis, commande etc)<\/li>\n\n\n\n<li>un information extraite contenue dans un message ou une pi\u00e8ce-jointe (num\u00e9ro de t\u00e9l\u00e9phone, num\u00e9ro de commande, adresse etc)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>P\u00e9rim\u00e8tre : <\/strong>Trois valeurs possibles A, B ou C repr\u00e9sentant des intentions possibles re\u00e7ues dans un message. Les messages peuvent contenir une ou plusieurs intentions.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><thead><tr><th>Valeurs donn\u00e9es par l\u2019IA<\/th><th>Valeurs attendues<\/th><th>True Positive<\/th><th>True Negative<\/th><th>False Positive<\/th><th>False Negative<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>A<\/td><td>AB<\/td><td>1<\/td><td>1<\/td><td><\/td><td>1<\/td><\/tr><tr><td>AB<\/td><td>AB<\/td><td>2<\/td><td>1<\/td><td><\/td><td><\/td><\/tr><tr><td>&#8211;<\/td><td>AB<\/td><td><\/td><td>1<\/td><td><\/td><td>2<\/td><\/tr><tr><td>C<\/td><td>AB<\/td><td><\/td><td><\/td><td>1<\/td><td>2<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Fonctionnons \u00e9tape par \u00e9tape, et expliquons les notions de true positive, true negative, false positive, false negative, ainsi que les notions de pr\u00e9cision et de recall\/sensibilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">True positive (tp) : j\u2019ai attendu, j\u2019ai eu<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">True negative (tn) : j\u2019ai pas attendu, j\u2019ai pas eu<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">False positive (fp) : j\u2019ai pas attendu, j\u2019ai eu<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">False negative (fn): j\u2019ai attendu, j\u2019ai pas eu<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Pr\u00e9cision<\/strong> : La cat\u00e9gorie donn\u00e9e est juste. Si on vous r\u00e9pond, c&rsquo;est correct.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"342\" height=\"88\" src=\"https:\/\/golem-ai-website-wordpress-prod.s3.fr-par.scw.cloud\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/05164635\/image-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-24421\" style=\"width:252px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/golem-ai-website-wordpress-prod.s3.fr-par.scw.cloud\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/05164635\/image-1-300x77.png 300w, https:\/\/golem-ai-website-wordpress-prod.s3.fr-par.scw.cloud\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/05164635\/image-1-18x5.png 18w, https:\/\/golem-ai-website-wordpress-prod.s3.fr-par.scw.cloud\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/05164635\/image-1.png 342w\" sizes=\"(max-width: 342px) 100vw, 342px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Par exemple : Je suis professeur d\u2019une classe de 150 \u00e9l\u00e8ves, je veux que l\u2019IA me donne le nom de tous ceux qui ont eu 16\/20 exactement. Et bien la pr\u00e9cision sera la capacit\u00e9 de l\u2019IA \u00e0 donner X fois la bonne r\u00e9ponse, soit \u201c16\/20\u201d. Imaginons que le score de pr\u00e9cision soit \u00e0 80%, cela veut dire que 8 fois sur 10 l\u2019IA me donne le nom de quelqu\u2019un qui a eu 16\/20, et 2 fois l\u2019IA me donne le nom de personnes n\u2019ayant pas eu 16\/20. La particularit\u00e9 est qu\u2019ici, on aura tous les noms des personnes ayant eu\u00a0 16\/20 dans la classe, mais avec \u00e9galement des noms n\u2019ayant pas eu 16\/20.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Recall \/ Sensibilit\u00e9<\/strong> : On d\u00e9tecte suffisamment de ce qui est attendu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><img decoding=\"async\" width=\"193\" height=\"63\" src=\"https:\/\/lh7-us.googleusercontent.com\/tcPFOm9iXlVFJN3uP9ct_0-8uXfJ9Uj30GDBaMWgzv_wSw3T-w1EoKySTSnjKsXEJgpXvcp10HgGymqchHur3CYLltKvMkwNxg94-LMrFkArCUzK3OHLILfs4XTSc6XZIVS_vvNDvwAfykMv6PiBrkQ\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Reprenons l\u2019exemple de la classe de 150 \u00e9l\u00e8ves, la sensibilit\u00e9 d\u00e9signe le fait que l\u2019IA va globalement donner une bonne r\u00e9ponse, c&rsquo;est-\u00e0-dire me donner le nom de quelqu\u2019un qui a eu 16\/20.&nbsp; La particularit\u00e9 ici est que nous n\u2019aurons pas toutefois l\u2019enti\u00e8ret\u00e9 des noms ayant eu 16\/20 dans la classe.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pour bien diff\u00e9rencier ces deux param\u00e8tres, la pr\u00e9cision quantifie le fait que la r\u00e9ponse par l\u2019IA soit correcte, tandis que le recall\/sensibilit\u00e9 d\u00e9signe le fait que <strong>globalement<\/strong>, ce qui est donn\u00e9 par l\u2019IA est correcte.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il faut bien comprendre ce qu\u2019est la pr\u00e9cision et le recall pour comprendre la formule du score F1 et du score F2.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Formules du score F-beta<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le score F-beta (F\u03b2) est une mesure statistique utilis\u00e9e en apprentissage automatique pour \u00e9valuer la performance d&rsquo;un mod\u00e8le de classification, en particulier dans les situations o\u00f9 la balance entre pr\u00e9cision (pr\u00e9cision) et sensibilit\u00e9 (recall) est importante et peut n\u00e9cessiter un ajustement en fonction de besoins sp\u00e9cifiques.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le score F-beta est une moyenne harmonique pond\u00e9r\u00e9e de la pr\u00e9cision et de sensibilit\u00e9, o\u00f9 un param\u00e8tre \u03b2 est utilis\u00e9 pour d\u00e9terminer le poids relatif donn\u00e9 \u00e0 la sensibilit\u00e9 par rapport \u00e0 la pr\u00e9cision :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Si \u03b2 > 1, le score donne plus de poids \u00e0 la sensibilit\u00e9, ce qui est utile dans les situations o\u00f9 les faux n\u00e9gatifs (ne pas d\u00e9tecter un cas positif r\u00e9el) sont plus probl\u00e9matiques que les faux positifs.<\/li>\n\n\n\n<li>Si \u03b2 &lt; 1, le score met davantage l&rsquo;accent sur la pr\u00e9cision, ce qui est appropri\u00e9 lorsque les faux positifs (identifier \u00e0 tort un cas n\u00e9gatif comme positif) sont plus pr\u00e9occupants.<\/li>\n\n\n\n<li>Si \u03b2 = 1, cela m\u00e8ne au score F1, qui attribue une importance \u00e9gale \u00e0 la pr\u00e9cision et \u00e0 la sensibilit\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">D\u00e8s lors, en fonction des besoins d\u2019une entreprise, un de ces deux scores serait plus judicieux \u00e0 privil\u00e9gier. Si une entreprise a besoin d\u2019une IA ayant un bon taux de pr\u00e9cision comme un bon taux de recall, le score F1 est \u00e0 privil\u00e9gier, si une entreprise a besoin qu\u2019une IA soit tr\u00e8s performante en recall mais pas <strong>n\u00e9cessairement <\/strong>en pr\u00e9cision, le score f2 est \u00e0 privil\u00e9gier.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Avec <a href=\"https:\/\/golem.ai\/fr\/solutions\/relation-client?utm_source=google&amp;utm_medium=cpc&amp;utm_campaign=%7Bcampaign_id%7D&amp;utm_term=golem.ai&amp;hsa_acc=6170416354&amp;hsa_cam=11796441979&amp;hsa_grp=111448482901&amp;hsa_ad=484725006909&amp;hsa_src=g&amp;hsa_tgt=kwd-1395187281768&amp;hsa_kw=golem.ai&amp;hsa_mt=b&amp;hsa_net=adwords&amp;hsa_ver=3&amp;gad_source=1&amp;gclid=Cj0KCQiAy9msBhD0ARIsANbk0A90cm7nPdL1B6KPhFrivGlNa4GispsHru_2zbzBycMkxH-ZjtR4HvUaAgO2EALw_wcB\">InboxCare<\/a>, la probl\u00e9matique est bien plus compliqu\u00e9e que de ne trouver seulement les noms de ceux qui ont eu 16\/20. En effet, InboxCare permet l\u2019extraction d\u2019informations, la cat\u00e9gorisation de pi\u00e8ces jointes, et la cat\u00e9gorisation des messages entrants.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ces donn\u00e9es sont souvent employ\u00e9es par nos clients pour automatiser des processus tels que l&rsquo;enrichissement ou la mise \u00e0 jour des dossiers clients gr\u00e2ce aux informations\/documents re\u00e7us, remplissage automatique de formulaires.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Chez Golem.ai, nous privil\u00e9gions ainsi le score F1 car pour les cas d\u2019usages de nos clients, il est n\u00e9cessaire d\u2019avoir un \u00e9quilibre entre un bon taux de pr\u00e9cision et un bon taux de recall.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter is-resized\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"702\" height=\"182\" src=\"https:\/\/golem-ai-website-wordpress-prod.s3.fr-par.scw.cloud\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/05164635\/image.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-24420\" style=\"width:320px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/golem-ai-website-wordpress-prod.s3.fr-par.scw.cloud\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/05164635\/image-300x78.png 300w, https:\/\/golem-ai-website-wordpress-prod.s3.fr-par.scw.cloud\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/05164635\/image-18x5.png 18w, https:\/\/golem-ai-website-wordpress-prod.s3.fr-par.scw.cloud\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/05164635\/image.png 702w\" sizes=\"(max-width: 702px) 100vw, 702px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Plus encore, une question se pose sur l\u2019automatisation de ces processus qui sont trait\u00e9s par d\u2019autres syst\u00e8mes d\u2019information : Comment s\u2019assurer que le processus de l\u2019IA soit pr\u00e9cis en temps r\u00e9el? Si un faux positif est envoy\u00e9 \u00e0 un syst\u00e8me d\u2019automatisation quels seront les impacts? C\u2019est dans ce cas de figure que nous cherchons avec nos clients \u00e0 r\u00e9duire au maximum ce cas de figure.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">C\u2019est l\u00e0 que le score de confiance intervient.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Le score de confiance<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le score de confiance est \u00e9galement une mesure de performances de l\u2019IA. L\u00e0 o\u00f9 nous cherchons \u00e0 mesurer la pertinence de notre IA via des tests o\u00f9 le r\u00e9sultat attendu est pr\u00e9-d\u00e9fini.<br>Le score de confiance tentera de d\u00e9finir la \u201cconfiance\u201d qu\u2019a l\u2019algorithme en sa r\u00e9ponse lors de son rendu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Formul\u00e9 diff\u00e9remment :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>pertinence : Nous observons que l\u2019IA r\u00e9pond correctement \u00e0 des r\u00e9sultat que nous avons d\u00e9fini<\/li>\n\n\n\n<li>confiance : L\u2019IA semble confiante dans la v\u00e9racit\u00e9 de sa r\u00e9ponse<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La complexit\u00e9 de ce score est qu\u2019il est particuli\u00e8rement difficile de pr\u00e9dire cette confiance. Si nous en \u00e9tions capables, l\u2019intelligence artificielle ne ferait plus jamais d\u2019erreur quel que soit son domaine d\u2019application.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Chez <a href=\"https:\/\/golem.ai\/fr\/\">Golem.ai<\/a>, le taux de pertinence est en moyenne de 87% sur un score F1, la probl\u00e9matique de confiance est donc assez faible. Mais nous travaillons aujourd\u2019hui \u00e0 ajouter ce score de confiance afin de r\u00e9pondre aux attentes de nos clients sur une demande de plus en plus grande d\u2019automatisation post-Inboxcare.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Plusieurs approches sont \u00e0 l\u2019\u00e9tude mais nous nous appuyons sur l\u2019explicabilit\u00e9 de notre IA en effectuant une comparaison entre les r\u00e9sultats d\u00e9taill\u00e9s de notre IA et le contenu de chaque message provenant de nos sets de test au r\u00e9sultat et contenu du message trait\u00e9 par notre <a href=\"https:\/\/golem.ai\/en\/blog\/linguistique\/nlp-nlg-nlu-definitions\">NLU<\/a> afin de d\u00e9terminer si le r\u00e9sultat est coh\u00e9rent.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cSi le r\u00e9sultat est une cat\u00e9gorie A et que le contenu du message ainsi que l\u2019explication de ce r\u00e9sultat de notre NLU ressemble au contenu de message que nous connaissons et qui sont r\u00e9ellement de cat\u00e9gorie A alors nous estimons que notre confiance dans le r\u00e9sultat est \u00e9lev\u00e9\u201d<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il est primordial de souligner qu\u2019il ne faut pas mettre en opposition ces diff\u00e9rents indicateurs de performance, mais plut\u00f4t de les utiliser judicieusement en fonction de leurs sp\u00e9cificit\u00e9s et des besoins sp\u00e9cifiques de chaque entreprise. Les scores F1 et F2, bien que similaires, se distinguent par leur pond\u00e9ration respective de la pr\u00e9cision et du recall. Le choix entre ces deux mesures d\u00e9pend des priorit\u00e9s de l&rsquo;entreprise : un \u00e9quilibre entre pr\u00e9cision et recall pour le score F1, ou une importance accrue du recall pour le score F2.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">D&rsquo;autre part, le score de confiance offre une perspective diff\u00e9rente, en \u00e9valuant la probabilit\u00e9 qu&rsquo;une r\u00e9ponse donn\u00e9e par l&rsquo;IA soit correcte en se basant sur sa base de donn\u00e9es. D\u00e8s lors, il est important de noter que le score f1, et le score f2 sont une mesure bas\u00e9e sur un contexte o\u00f9 le r\u00e9sultat est d\u00e9fini, tandis que le score de confiance est quant \u00e0 lui une mesure en temps r\u00e9el d\u2019une IA. Il est en g\u00e9n\u00e9ral moins fiable que qu\u2019un score qui est bas\u00e9 sur des r\u00e9sultats pr\u00e9d\u00e9finis.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ainsi, chacun de ces indicateurs apporte une lumi\u00e8re diff\u00e9rente sur la performance d&rsquo;un syst\u00e8me d&rsquo;IA, et leur utilisation conjointe permet une \u00e9valuation plus compl\u00e8te et nuanc\u00e9e.&nbsp;<\/p>\n<!-- AddThis Advanced Settings generic via filter on the_content --><!-- AddThis Share Buttons generic via filter on the_content -->","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>D\u00e9finitions et analyses des diff\u00e9rents indicateurs de performances d&rsquo;une IA tels que le score F1, le score F2 et le score de confiance.<!-- AddThis Advanced Settings generic via filter on get_the_excerpt --><!-- AddThis Share Buttons generic via filter on get_the_excerpt 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