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Salut à tous, je suis un peu perdu avec un truc sur mon projet de master. J’ai utilisé un modèle pour classer automatiquement des images de cellules, et les résultats sur mes données de test sont vraiment bons. Mais quand j’ai montré ça à mon directeur, il a juste demandé : « Et l’interprétabilité ? » Je n’avais pas vraiment creusé ce côté-là, et maintenant je me demande comment on fait, en pratique, pour comprendre pourquoi le modèle prend telle ou telle décision sur une image précise. Est-ce que certains d’entre vous ont déjà été bloqués sur cette question de l’interprétabilité en biologie ?

Bonne question l interprétabilité n est pas un gadget c est une pratique réelle il faut montrer ce que le modèle voit sur une image de cellule et pourquoi il choisit telle classe en regardant des cartes d activation et des gradients

J ai aussi été bloqué sur ce point dans un projet de bioimage il est frustrant mais on peut commencer par tester des zones sensibles et vérifier si elles coïncident avec des structures biologiques en espérant que cela aide l interprétabilité

Je me méfie des explications trop propres qui ne résistent pas à une famille de cas difficiles l interprétabilité doit se tester sur des images de cellules variées

On peut reformuler le souci en demandant comment rendre les critères du modèle visibles sans changer ses prédictions

Ça sonne un peu comme une mode l interprétabilité mais dans le domaine biologique elle peut changer les questions et les choix d expérience

Pour commencer on peut documenter les cas où le modèle échoue et comparer les explications entre modèles simples et complexes ce qui peut éclairer les attentes des lecteurs en matière d interprétabilité

Oui on peut aussi discuter du cadre et des limites et des exigences des lecteurs et du fait que l interprétabilité n est pas une promesse mais un outil qui demande du temps

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