Explicabilité de l’IA sur data géoréférencée

Utiliser de nouvelles données et l’IA

Vous souhaitez utiliser de nouvelles données pour vos prises de décisions ? La Conduite du Changement sera un élément clef.

Visualisations de données, acculturation des équipes présentes aux nouvelles technologies…

Contexte

Pour l’étude de faisabilité de la construction de nouvelle liaison ferrée, un consortium d’acteurs publics et privés ont choisi de s’appuyer sur l’analyse approfondie des données de localisation d’un opérateur de téléphonie mobile. Données, méthodologies et algorithmes ont été conçus et mis au point ad hoc afin de répondre de manière satisfaisante au besoin.

Activités réalisées

  • Impératifs de régulation :
    Les finalités de traitement ont été exposées en préalable auprès de la CNIL.
  • Les garanties d’anonymisation également.

Facteurs clef de succès :

  • Pédagogie et transparence sur la méthode et les algorithmes.
  • Visualisations des données brutes, dont cartographies !

Écoute : intégration de développements spécifiques au fil de l’eau.

La phase projet de présentation des activités et la définition des livrables a représenté >2/3 de l’effort projet, en parallèle des développements logiciels.
Le 1/3 restant a été majoritairement dédié aux questionnements / validations itératives avec les experts métier.

 

Résultat

Utiliser d’autres sources de données, complémentaires ou de remplacement, confronte nécessairement à des résultats non strictement superposables… voire remet en cause certains consensus établis. Ceci a bien contribué à une prise de décision plus éclairée et basée sur une exploitation plus exhaustive des données.

D’où une composante majeure d’explication transparente pour construire la confiance.

 

Acteurs concernés

Équipes métiers

Équipes Juridiques

Data Scientists

  • Acculturation data & IA
  • Partage d’expertise avec les Data Scientists
  • Vérification de cohérence via tableaux de bord
  • Explications CNIL (anonymisation, indicateurs agrégés)
  • Explicitations RGPD (finalité des traitements)
  • Visualisation des données (dont cartographies !)
  • Algorithmie ad hoc (ex : Entropie !)
  • Ecoute des métiers (paramétrage, évolutions)