Brevet FR3163186A1 — publié le 20251212

Procédé et dispositif de détermination d’explications associées à une classification sémantique de données d’entrée par un moteur de classification Ce procédé de détermination d’explications associées à une classification sémantique de données d’entrée par un moteur de classification sémantique comportant un premier module de transformation d’un vecteur de données d’entrée en un vecteur latent, et un deuxième module de prédiction d’un résultat de classification à partir du vecteur latent, comporte des étapes de : pour chaque vecteur de données d’entrée , calcul (36) d’un vecteur conceptuel ; détermination (38) des paramètres d’un opérateur permettant de passer du vecteur conceptuel à un vecteur intermédiaire, sous une première contrainte de minimisation de perte de fidélité entre ledit vecteur intermédiaire (V I ) et le vecteur latent (V L ) et une deuxième contrainte de minimisation de perte d’interprétabilité ; détermination (40) d’une fonction de prédiction d’un résultat de prédiction à partir d’un vecteur intermédiaire sous une troisième contrainte de minimisation de perte de fidélité entre les résultats de prédiction et de classification. Figure pour l'abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif de détermination d’explications associées à une classification sémantique de données d’entrée par un moteur de classification La présente invention concerne un procédé de détermination d’explications associées à une classification sémantique de données d’entrée par un moteur de classification. Elle concerne également un dispositif de détermination d’explications associées à une classification sémantique de données d’entrée par un moteur de classification et un programme d’ordinateur associé. L’invention trouve des applications dans le domaine de l’intelligence artificielle, et plus particulièrement dans le domaine de l’explicabilité des résultats fournis par les moteurs de calcul, en particulier de classification sémantique, entraînés par apprentissage automatique. L’invention trouve également des applications dans le domaine de l’amélioration de la fiabilité des moteurs de calcul entraînés par apprentissage automatique, pour leur application dans des domaines à haute criticité, comme par exemple l’aéronautique, la e-santé. L’utilisation de l’apprentissage automatique, en mettant en œuvre des algorithmes d’intelligence artificielle, connaît un grand essor, car cela permet de traiter de très grands volumes de données. En particulier, l’intelligence artificielle a été utilisée pour la classification ou la segmentation d’images numériques, ou pour le traitement du langage naturel. Les algorithmes d’intelligence artificielle, et en particulier les réseaux de neurones, entraînés par apprentissage automatique, s’avèrent particulièrement performants, notamment pour des tâches de classification sémantique. De nombreuses applications sont envisageables. Par exemple, dans le domaine des véhicules autonomes ou semi-autonomes, l’analyse automatique d’images numériques obtenues par des capteurs embarqués est particulièrement utile, notamment pour l’évitement automatisé de collisions. Bien entendu, de nombreuses autres applications sont envisageables. Cependant, les algorithmes d’intelligence artificielle ont un fonctionnement de « boîte noire », non compréhensible par les utilisateurs humains en général. Cela est particulièrement vrai lorsqu’il s’agit d’algorithmes d’apprentissage profond (ou « deep learning »), mettant en œuvre des réseaux de neurones comportant un grand nombre de couches cachées. On parle d’architecture d’un réseau de neurones pour désigner le nombre de couches, le nombre d’éléments (ou neurones) par couche, les fonctions reliant les neurones. Pour des tâches complexes, et en particulier pour des applications dans des domaines nécessitant une certification de qualité et/ou de sécurité, un tel fonctionnement de type boîte noire n’est pas acceptable. Il existe un besoin d’explicabilité, intelligible par des utilisateurs, des résultats fournis par les moteurs de calcul entraînés par apprentissage automatique. Une notion d’interprétabilité a également été introduite. Un modèle est dit « interprétable » si la mécanique interne de ce modèle peut être rendue compréhensible par un humain selon d’article de Leilani H. Gilpin, David Bau, Ben Z. Yuan, Ayesha Bajwa, Michael Specter and Lalana Kagal. “Explaining Explanations: An Overview of Interpretability of Machine Learning », publié le 31 mai 2018, dans International Conference on Data Science and Advanced Analytics. On connaît deux catégories de méthodes d’explicabilité de moteurs de calcul à réseau de neurones. Une première catégorie comporte des méthodes consistant à construire un modèle simplifié d’un réseau de neurones dont l’architecture est inconnue. Cependant, un modèle simplifié suit nécessairement une logique différente et ne peut donc pas représenter fidèlement un réseau de neurones complexe. Une deuxième catégorie comporte des méthodes qui permettent d’identifier des sous-parties de données d’entrée qui ont une influence prépondérante sur la décision du réseau de neurones. Cependant, lorsque les données d’entrée sont des données d’image, formées de matrices de pixels, des sous-parties de ces données sont des pixels ou des regroupements de pixels. L’interprétabilité de telles données demeure, dans la plupart des cas, compliquée pour un utilisateur. Le but de l’invention est de remédier aux inconvénients des méthodes connues. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé de détermination d’explications associées à une classification sémantique de données d’entrée par un moteur de classification sémantique entraîné par apprentissage automatique, les données d’entrée étant fournies sous forme vectorielle de première dimension, le moteur de classification mettant en œuvre un premier module de transformation d’un vecteur de données d’entrée en un vecteur latent de deuxième dimension, et un deuxième module de prédiction prenant en entrée ledit vecteur latent pour fournir en sortie un résultat de classification comportant au moins une probabilité d’appartenance des données d’entrée à une classe sémantique, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur de calcul d’un dispositif électronique de calcul et comportant une acquisition d’un dictionnaire de concepts de cardinal donné, un concept étant constitué d’un mot ou d’un ensemble de mots. Ce procédé comporte une phase d’apprentissage, comportant des étapes de : pour chaque vecteur de données d’entrée d’une base de données d’entrée, calcul d’un vecteur dit vecteur conceptuel, chaque composante dudit vecteur conceptuel étant calculée en fonction du vecteur de données d’entrée et d’un concept dudit dictionnaire de concepts, détermination des paramètres d’un opérateur permettant de passer du vecteur conceptuel associé audit vecteur de données d’entrée à un vecteur intermédiaire, sous une première contrainte de minimisation de perte de fidélité entre ledit vecteur intermédiaire et le vecteur latent associé au même vecteur de données d’entrée et une deuxième contrainte de minimisation de perte d’interprétabilité ; détermination d’une fonction de prédiction permettant d’obtenir, à partir d’un vecteur intermédiaire associé à un vecteur de données d’entrée, un résultat de prédiction, sous une troisième contrainte de minimisation de perte de fidélité entre ledit résultat de prédiction et le résultat de classification obtenu pour ledit vecteur de données d’entrée. Avantageusement, le procédé permet de générer une explication sous forme de combinaison interprétable de concepts du dictionnaire de concepts, utilisant l’opérateur et la fonction de prédiction sur un vecteur conceptuel, du résultat de classification du moteur de classification. Grâce aux contraintes appliquées, l’explication ainsi obtenue est interprétable par un utilisateur. Le procédé de détermination d’explications associées à une classification sémantique de données d’entrée par un moteur de classification sémantique entraîné par apprentissage automatique selon l’invention peut également présenter une ou plusieurs des caractéristiques ci-dessous, prises indépendamment ou selon toutes les combinaisons techniquement envisageables. Le procédé comporte, dans une phase opérationnelle, pour un vecteur de données d’entrée choisi, des étapes de : calcul du vecteur conceptuel associé audit vecteur de données, application de l’opérateur déterminé audit vecteur conceptuel calculé, puis de la fonction de prédiction déterminée, pour obtenir une combinaison de concepts associée à chaque probabilité d’appartenance des données d’entrée à une classe sémantique. Le calcul d’un dit vecteur conceptuel met en œuvre un modèle de mise en correspondance multi-modale préalablement entraîné, ledit modèle de mise en correspondance multi-modale transformant chaque vecteur de données d’entrées et chaque concept du dictionnaire de concepts dans des vecteurs image d’un espace vectoriel de dimension prédéterminée, et une fonction d’appariement, la fonction d’appariement calculant un score de similarité entre le vecteur image du vecteur de données d’entrée et le vecteur image de chaque concept. La fonction d’appariement est une fonction de similarité cosinus. L’opérateur permettant de passer d’un vecteur conceptuel associé à un vecteur de données d’entrée à un vecteur intermédiaire est formé par une projection linéaire parcimonieuse et un réseau de neurones ayant une architecture d’auto-encodeur. La projection linéaire parcimonieuse met en œuvre une matrice de poids de régression, la deuxième contrainte met en œuvre une minimisation d’une somme des valeurs absolues desdits poids de régression. La fonction de prédiction est une fonction linéaire. La fonction de prédiction est mise en œuvre par un réseau de neurones. La fonction de prédiction est mise en œuvre par un modèle hiérarchique à base d’intégrales de Choquet 2-additives. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé de détermination d’explications associées à une classification sémantique de données d’entrée par un moteur de classification sémantique entraîné par apprentissage automatique tel que défini ci-dessus. L’invention concerne également un dispositif de détermination d’explications associées à une classification sémantique de données d’entrée par un moteur de classification sémantique entraîné par apprentissage automatique, les données d’entrée étant fournies sous forme vectorielle de première dimension, le moteur de classification mettant en œuvre un premier module de transformation d’un vecteur de données d’entrée en un vecteur latent de deuxième dimension, et un deuxième module de prédiction prenant en entrée ledit vecteur latent pour fournir en sortie un résultat de classification comportant au moins une probabilité d’appartenance des données d’entrée à une classe sémantique, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur de calcul d’un dispositif électronique de calcul et comportant une acquisition d’un dictionnaire de concepts de cardinal donné, un concept étant constitué d’un mot ou d’un ensemble de mots. Ce dispositif comporte un processeur configuré pour exécuter: pour chaque vecteur de données d’entrée d’une base de données d’entrée, un module de calcul d’un vecteur dit vecteur conceptuel, chaque composante dudit vecteur conceptuel étant calculée en fonction du vecteur de données d’entrée et d’un concept dudit dictionnaire de concepts, un module de détermination des paramètres d’un opérateur permettant de passer du vecteur conceptuel associé audit vecteur de données d’entrée à un vecteur intermédiaire, sous une première contrainte de minimisation de perte de fidélité entre ledit vecteur intermédiaire et le vecteur latent associé au même vecteur de données d’entrée et une deuxième contrainte de minimisation de perte d’interprétabilité ; un module de détermination d’une fonction de prédiction permettant d’obtenir, à partir d’un vecteur intermédiaire associé à un vecteur de données d’entrée, un résultat de prédiction, sous une troisième contrainte de minimisation de perte de fidélité entre ledit résultat de prédiction et le résultat de classification obtenu pour ledit vecteur de données d’entrée. L’invention apparaîtra plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins dans lesquels : FIG. 1 la FIG. 1 est une représentation schématique d’un système de détermination d’explications tel que proposé ; FIG. 2 la FIG. 2 est une représentation schématique d’un moteur de classification ; FIG. 3 la FIG. 3 est un logigramme des principales étapes d’une phase d’apprentissage d’un procédé de détermination d’explications dans un mode de réalisation ; FIG. 4 la FIG. 4 illustre un mode de réalisation du calcul d’un vecteur conceptuel ; FIG. 5 la figue 5 illustre un mode de réalisation d’un opérateur permettant d’obtenir un vecteur intermédiaire associé à un vecteur de données d’entrée ; FIG. 6 la FIG. 6 est un logigramme des principales étapes d’une phase opérationnelle d’un procédé de détermination d’explications dans un mode de réalisation. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de détermination d’explications 2 d’un moteur de classification sémantique de données 4, appelé simplement moteur de classification 4 par la suite. Le moteur de classification 4 est un moteur de classification ayant été entraîné par apprentissage automatique à partir d’une base de données d’entrée 6, pour classifier chaque donnée d’entrée selon une pluralité de classes sémantiques prédéterminées en fonction d’une tâche à accomplir. La base de données d’entrée 6 comporte un grand nombre de données, qui sont par exemple des images ou des vecteurs représentatifs de grandeurs physiques. Dans la suite, on considère que les données d’entrée sont fournies sous forme vectorielle de première dimension, i.e. sous forme de vecteurs V E . Le moteur de classification 4 entraîné par apprentissage automatique est par exemple de type réseau de neurones de classification sémantique, par exemple un réseau de neurones convolutionnel ou un réseau de neurones profond. De manière connue, un réseau de neurones comporte une succession ordonnée de couches de neurones dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Le moteur de classification 4 est découpé en deux modules, qui sont respectivement un premier module 8 de transformation d’un vecteur de données d’entrée V E en un vecteur latent V L et un deuxième module 10 de prédiction prenant en entrée ledit vecteur latent V L pour fournir en sortie un résultat de classification Y comportant au moins une probabilité d’appartenance des données d’entrée à une classe sémantique. Dans des modes de réalisation, le résultat de classification Y est un vecteur de classification dont la taille est égale au nombre de classes sémantiques, chaque composante du vecteur de classification Y correspondant à une classe sémantique, et prenant une valeur égale à une probabilité d’appartenance de la donnée d’entrée à la classe sémantique correspondante. L’architecture exacte du réseau de neurones, et en particulier l’architecture du premier module 8 et du deuxième module 10, c’est-à-dire le nombre de couches, le nombre d’éléments (ou neurones) par couche, les fonctions reliant les neurones, est considérée comme inconnue. Dans un mode de réalisation, le premier module 8 comporte toutes les couches du réseau de neurones jusqu’à la pénultième couche, et le deuxième module 10 comporte la dernière couche du réseau de neurones qui est une couche de prédiction du moteur de classification 4. Une représentation schématique du moteur de classification est illustrée à la FIG. 2 , où on voit qu’en partant d’une image I de départ, représentée sous forme d’un vecteur d’entrée V E de première dimension N1, le premier module 8 permet d’obtenir un vecteur latent V L de deuxième dimension N2 inférieure à la première dimension N1, et le deuxième module 10 permet d’obtenir un résultat Y sous forme de vecteur de probabilités d’appartenance à chaque classe parmi une pluralité de classes prédéterminées. Les vecteurs latents V L sont représentés dans un espace dit espace latent. Dans le système proposé, il est considéré que l’architecture et les paramètres caractérisant le moteur de classification 4 sont inconnus, mais qu’il est possible d’accéder à l’espace latent, ou, en d’autres termes, d’obtenir, pour un vecteur de données d’entrée V E de première dimension N1 le vecteur latent V L associé de deuxième dimension N2, obtenu par application du premier module 8 de transformation, ainsi que le résultat de décision Y obtenu par application du deuxième module 10 de prédiction à partir du vecteur latent V L . La représentation dans l’espace latent de deuxième dimension N2 est non interprétable par un utilisateur, dans la mesure où les vecteurs latents V L sont obtenus par des combinaisons effectuées par les couches sous-jacentes du premier module 8, à partir de données numériques d’entrée qui n’ont pas de signification facile à comprendre pour un utilisateur. Le système proposé s’applique quelle que soit l’architecture du premier module 8 de transformation, en particulier le nombre de couches, le nombre de connexions, les paramètres de pondération appliqués dans les sommes pondérées appliquées. En particulier, cela s’applique pour des réseaux de neurones ResNet, LeNet, VGG, mobileNet, YOLO, AlexNet, ainsi qu’aux réseaux de neurones transformers – cette liste n’étant bien entendu pas exhaustive. En outre, le système de détermination d’explications 2 comporte un dispositif de détermination d’explications 20, qui est un dispositif électronique programmable. Le dispositif 20 comporte ou est configuré pour accéder à un dictionnaire de concepts de cardinal donné, par exemple enregistré sous forme de base de données 12. Le terme concept désigne ici un mot ou un ensemble de mots, en langage naturel, qui est intelligible par un utilisateur humain. Dans un mode de réalisation, le dictionnaire de concepts utilisé est associé à un domaine d’application, il s’agit par exemple d’un dictionnaire de concepts « métier » comportant des termes connus des experts du métier. Dans un autre mode de réalisation, le dictionnaire de concepts utilisé est un dictionnaire générique, par exemple l’ensemble des noms et des adjectifs d’une langue donnée, par exemple l’ensemble de noms et adjectifs de la langue anglaise du corpus « Contemporary American English (COCA) dataset ». Le dispositif 20 comporte un module 14 de calcul d’un vecteur conceptuel Vc à partir d’un vecteur de données d’entrée issu de la base de données d’entrée 6, de troisième dimension N3, chaque composante du vecteur conceptuel Vc étant calculée en fonction du vecteur de données d’entrée V E et d’un concept C i du dictionnaire de concepts. Dans un mode de réalisation, la troisième dimension N3 est égale au cardinal du dictionnaire de concepts. De préférence, chaque composante vc i du vecteur conceptuel Vc est représentative d’une similarité entre un concept c i et le vecteur de données d’entrée V E . Un mode de réalisation du module 14 de calcul d’un vecteur conceptuel Vc sera décrit plus en détail ci-après. En variante, le vecteur d’entrée V E est issu d’une base de données d’entrée 6’, pouvant être différente de la base de données 6 ayant servi pour l’entraînement du moteur de classification mais comportant des données d’entrée de même type que la base de données 6. Le dispositif 20 comporte en outre un module 16 de détermination, de préférence par apprentissage automatique, des paramètres d’un opérateur g() permettant de passer d’un vecteur conceptuel associé à un vecteur de données d’entrée à un vecteur intermédiaire V I . Avantageusement, le vecteur intermédiaire V I est de dimension égale à la deuxième dimension N 2 , et l’opérateur appliqué est choisi de manière à ce qu’il existe une bijection entre l’espace des vecteurs latents et l’espace des vecteurs intermédiaires. En d’autres termes, il existe une application inversible permettant d’obtenir de manière unique chaque élément de l’espace des vecteurs latents à partir d’un unique élément de l’espace des vecteurs intermédiaires, et vice versa. Cependant, différemment de l’espace latent, l’espace des vecteurs intermédiaires, obtenus à partir des vecteurs conceptuels, demeure interprétable par un utilisateur. Pour cela, la détermination de l’opérateur g() est effectuée sous contraintes, et plus particulièrement une première contrainte de minimisation de perte de fidélité entre ledit vecteur intermédiaire et le vecteur latent associé au même vecteur de données d’entrée et une deuxième contrainte de minimisation de perte d’interprétabilité. Des exemples de mise en œuvre de telles contraintes seront fournis infra. Enfin, le dispositif 20 comprend un module 18 de détermination d’une fonction de prédiction h() permettant d’obtenir, à partir du vecteur intermédiaire V I associé à un vecteur de données d’entrée V E , un résultat de prédiction Y* proche, selon une mesure prédéfinie, du résultat Y du moteur de classification 4 pour le même vecteur de données d’entrée V E . Le système 2 permet alors d’obtenir, pour un vecteur de données d’entrée V E , une formule interprétable associant le résultat de classification Y fourni par le moteur de classification et le vecteur de données V E en entrée de ce moteur de classification. La formule interprétable est obtenue en fonction de la combinaison de l’opérateur g() et de la fonction de prédiction h() sur le vecteur conceptuel Vc associé à V E : En d’autres termes, le procédé proposé permet de calculer pour chaque paire (V E ,Y) une combinaison de concepts du dictionnaire de concepts. A partir de là, il est possible de générer une explication du moteur de classification interprétable par un utilisateur. Par exemple, lorsque l’opérateur g() et la fonction de prédiction h() sont linéaires, est obtenue une combinaison linéaire de composantes du vecteur conceptuel Vc, dont les composantes non nulles sont associées à des concepts du dictionnaire de concepts. Cela permet d’obtenir des pondérations relatives aux composantes non nulles du vecteur conceptuel, qui sont alors facilement interprétables par un utilisateur. Le dispositif de détermination d’explications 20, réalisé sous forme d’un dispositif électronique programmable, comporte un ou plusieurs processeurs 22, une unité de mémoire électronique 24, une interface de communication 26 configurée pour communiquer avec des serveurs distants selon un protocole de communication réseau et une interface homme-machine 28, ces éléments étant configurés pour communiquer entre eux via un bus de communication interne 25. L’interface homme-machine 28 comporte notamment un écran d’affichage permettant d’afficher des explications générées à destination d’un utilisateur. Le processeur de calcul 22 est configuré pour exécuter le module 14 de calcul d’un vecteur conceptuel, 16 de détermination des paramètres d’un opérateur g() et 18 de détermination d’une fonction de prédiction h() lorsque le dispositif électronique programmable 20 est mis sous tension. Dans un mode de réalisation, les modules 14, 16, 18 sont réalisés chacun sous forme d’instructions logicielles formant un programme d’ordinateur, qui, lorsqu’il est exécuté par un dispositif électronique programmable, met en œuvre un procédé de détermination d’explications tel que décrit. Ce programme d’ordinateur, également appelé produit programme d’ordinateur, est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple un medium apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple FLASH ou NVRAM) ou une carte magnétique. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles. La FIG. 3 est un logigramme des principales étapes d’un procédé de détermination d’explications associées à une classification sémantique de données d’entrée par un moteur de classification sémantique entraîné par apprentissage automatique, dans une phase d’apprentissage, selon un mode de réalisation. Le procédé, dans cette étape d’apprentissage, utilise une base de données d’entrée, dans laquelle les données d’entrée sont fournies sous forme de vecteurs d’entrée de première dimension N1. Le procédé s’applique pour un moteur de classification donné, préalablement entraîné pour réaliser la classification sémantique de données d’entrée du même type que celles de la base de données d’entrée. Le procédé comporte une étape 30 d’obtention d’un vecteur de données d’entrée V E de la base de données d’entrée, et une étape 32 d’application du moteur de classification sémantique préalablement entraîné, pour obtenir un vecteur latent V L associé au vecteur de données d’entrée V E et un résultat de classification Y comportant au moins une probabilité d’appartenance des données d’entrée à une classe sémantique parmi une pluralité de classes sémantiques. Les éléments {V E , V L , Y} sont mémorisés (étape de mémorisation 34). Le procédé comporte en outre un calcul 36, suivi d’une mémorisation, d’un vecteur conceptuel Vc associé au vecteur de données d’entrée V E . Le calcul 36 est effectué en fonction du dictionnaire de concepts 12 préalablement enregistré, ce dictionnaire ayant un cardinal Q donné. Par exemple, le dictionnaire de concepts est un large corpus comme les 3000 plus communs noms et adjectifs du corpus Contemporary American English (COCA) dataset. Dans un mode de réalisation, le calcul 36 met en œuvre un modèle de mise en correspondance multi-modale préalablement entraîné, par exemple le modèle CLIP (acronyme de « Contrastive Language-Image Pretraining »), bien connu dans le domaine de l’intelligence artificielle. Dans ce mode de réalisation, en référence à la FIG. 4 , l’étape de calcul 36 comporte une sous-étape 42 de transformation du vecteur de données d’entrée V E en un vecteur image E im (V E ) dans un espace vectoriel de dimension N prédéterminée, et une sous-étape 44 de transformation de chaque concept C j du dictionnaire de concepts en un vecteur image E(C j ) de même dimension N. Ensuite, pour chaque concept C j , est calculé 44 un score de similarité, en mettant en œuvre une fonction d’appariement. Par exemple, la fonction d’appariement est une fonction de similarité cosinus : où désigne le produit scalaire entre les vecteurs X et Y, et désigne la norme L2 du vecteur X. Ainsi, est la composante d’indice j du vecteur conceptuel Vc associé au vecteur de données d’entrée V E . Le vecteur conceptuel ainsi formé est représentatif d’une similarité entre le vecteur de données d’entrée et chaque concept C j . De retour à la FIG. 3 , les étapes 30 à 36 sont répétées pour l’ensemble des vecteurs de données d’entrée de la base de données. Le procédé comporte ensuite une étape 38 de détermination des paramètres d’un opérateur g() permettant de passer du vecteur conceptuel Vc associé à un vecteur de données d’entrée V E à un vecteur intermédiaire V I , qui est en relation bijective avec le vecteur latent V L correspondant. Le vecteur intermédiaire est de même dimension que le vecteur latent, i.e. de deuxième dimension N2. Dans un mode de réalisation, l’étape 38 met en œuvre un apprentissage automatique pour la détermination des paramètres de l’opérateur g(). La détermination de l’opérateur g() est effectuée sous contraintes de fidélité et d’interprétabilité. La contrainte de fidélité, appelée également première contrainte de minimisation de perte de fidélité, se traduit par la mise en œuvre d’une minimisation d’un terme T 1 représentatif de la perte de fidélité entre le vecteur conceptuel Vc(V E ) et le vecteur latent V L (V E ) associés au même vecteur V E de données d’entrée, pour l’ensemble des vecteurs de données d’entrée. Où T 1 est le terme à minimiser, L fid () est une fonction d’évaluation de la perte de fidélité. La contrainte d’interprétabilité, appelée également deuxième contrainte de minimisation de perte d’interprétabilité, se traduit par la mise en œuvre d’une minimisation d’un terme T 2 de perte d’interprétabilité choisi. On considère qu’un modèle linéaire et parcimonieux, c’est-à-dire utilisant le moins d’entrée possibles, est un modèle respectant une contrainte d’interprétabilité. Par exemple, dans un mode de réalisation, illustré schématiquement dans la FIG. 5 , l’opérateur g() est formé par une projection linéaire parcimonieuse 48 et un réseau de neurones ayant une architecture d’auto-encodeur 50. Une projection linéaire p() est définie par la formule générale : Où A est une matrice et b un vecteur constant, la matrice A étant appelée matrice de poids de régression. Une projection linéaire est dite parcimonieuse lorsque la matrice A est creuse, ou en d’autres termes la majorité des composantes de la matrice sont égales à zéro. Un réseau de neurones 50 ayant une architecture d’auto-encodeur est formé d’un encodeur 52 et d’un décodeur 54. Dans le mode de réalisation décrit, l’encodeur 52 réalise un codage vers un espace de deuxième dimension N2, qui est la dimension de l’espace latent du moteur de classification. Dans ce mode de réalisation, en notant e() la fonction appliquée par l’encodeur 52 et d() la fonction appliquée par le décodeur 54, la fonction de fidélité peut être exprimée par : Dans ce mode de réalisation, le terme T 2 de perte d’interprétabilité à minimiser est exprimé par : Où A est la matrice de projection, A[i,j] est une composante de la matrice et est la valeur absolue d’un réel x. Selon une variante, le terme T 2 de perte d’interprétabilité à minimiser est exprimé par : La minimisation du terme T 2 permet d’assurer qu’un nombre minimum de concepts est sommé, afin d’améliorer l’interprétabilité. Ainsi, dans ce mode de réalisation, à l’étape 38 de détermination de l’opérateur g(), les poids de régression de la matrice A, ou en d’autres termes les composantes de la matrice A, et les composantes du vecteur b sont déterminées par apprentissage automatique sur l’ensemble des vecteurs de données d’entrée. L’étape 38 est suivie d’une étape 40 de détermination d’une fonction de prédiction h() permettant d’obtenir, à partir d’un vecteur intermédiaire associé à un vecteur de données d’entrée, un résultat de prédiction. La détermination 40 de la fonction de prédiction h() est également effectuée sous une troisième contrainte de minimisation de perte de fidélité de prédiction, et, optionnellement, sous une quatrième contrainte de minimisation de perte d’interprétabilité. La fonction de prédiction h() est exprimée par la formule : Dans un mode de réalisation, la fonction de prédiction h() est une fonction linéaire. La linéarité assure l’interprétabilité associée dans la mesure où, comme indiqué ci-dessus, le modèle linéaire est parcimonieux. La troisième contrainte de minimisation de perte de fidélité de prédiction met en œuvre la minimisation d’un terme T 3 représentatif de la différence entre le résultat de classification Y et le résultat de la prédiction Y* pour chaque vecteur de données d’entrée : Selon les modes de réalisation, une minimisation de perte d’interprétabilité est également à respecter. De manière analogue à la mise en œuvre de la deuxième contrainte de minimisation de perte d’interprétabilité, dans un mode de réalisation, il convient de minimiser le nombre de paramètres du modèle linéaire appliqué. Selon des variantes, l’étape 40 de détermination de la fonction de prédiction h() met en œuvre un modèle de Choquet hiérarchique, et une explication d’un tel modèle en utilisant une généralisation des valeurs de Shapley telle que décrite dans le brevet US 11 195 110 B2 « Procédé d’explication d’un score » de Hélia POUYLLAU, Christophe LABREUCHE ET Bénédicte GOUJON. Par exemple, la fonction de prédiction est un modèle hiérarchique à base d’intégrales de Choquet 2-additives. Selon une autre variante, la fonction de prédiction h() est réalisée sous forme d’un réseau de neurones. La FIG. 6 est un logigramme des principales étapes d’un procédé de détermination d’explications dans une phase opérationnelle d’utilisation. Le procédé comprend une étape 60 de fourniture d’un vecteur de données d’entrée V Er de première dimension N1, et un calcul 62 d’un vecteur conceptuel V cr associé. Le procédé comprend ensuite une étape 64 d’application de l’opérateur g() préalablement déterminé, pour obtenir un vecteur intermédiaire associé, puis une étape 66 d’application de la fonction de prédiction h() préalablement déterminée pour obtenir une combinaison de concepts associée à chaque probabilité d’appartenance des données d’entrée à une classe sémantique. Le procédé comprend ensuite une étape 68 de calcul et d’affichage d’une explication associée. Le calcul d’une explication dépend notamment de la fonction de prédiction h() utilisée. Dans le cas d’une fonction h() linéaire, les pondérations appliquées aux composantes du vecteur conceptuel forment des explications qu’un utilisateur peut interpréter. Dans ce cas, les pondérations non nulles et les concepts associés sont affichés. En variante, il est possible d’utiliser toute autre méthode d’explication d’un modèle linéaire, par exemple la méthode des implicants premiers. Lorsque la fonction h() est un modèle de Choquet hiérarchique, une explication utilisant les valeurs de Shapley ou de Winter est calculée, selon la méthode décrite dans le brevet US 11 195 110 B2. Dans le cas où la fonction h() est mise en œuvre par un réseau de neurones, il est possible d’utiliser des portes structurelles qui sont des variables booléennes associées aux méta-concepts. Dans le cas où h est un réseau de neurones, l’interprétabilité est assurée à travers l’utilisation de portes structurelles sous forme d’une matrice G . Si alors est définie telle que : Où v est un réseau de neurones quelconque, et l’opération désigne la multiplication terme à terme entre les composantes de x et chaque terme de la matrice G. Avantageusement, le procédé décrit permet de générer des explications interprétables par un utilisateur à partir d’un dictionnaire de concepts. Procédé de détermination d’explications associées à une classification sémantique de données d’entrée par un moteur de classification (4) sémantique entraîné par apprentissage automatique, les données d’entrée étant fournies sous forme vectorielle de première dimension, le moteur de classification (4) mettant en œuvre un premier module (8) de transformation d’un vecteur de données d’entrée en un vecteur latent de deuxième dimension, et un deuxième module (10) de prédiction prenant en entrée ledit vecteur latent pour fournir en sortie un résultat de classification comportant au moins une probabilité d’appartenance des données d’entrée à une classe sémantique, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur de calcul (22) d’un dispositif électronique de calcul (20) et comportant une acquisition d’un dictionnaire de concepts de cardinal donné, un concept étant constitué d’un mot ou d’un ensemble de mots, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte une phase d’apprentissage, comportant des étapes de : pour chaque vecteur de données d’entrée (V E ) d’une base de données d’entrée (6’), calcul (36) d’un vecteur dit vecteur conceptuel (Vc), chaque composante dudit vecteur conceptuel étant calculée en fonction du vecteur de données d’entrée et d’un concept dudit dictionnaire de concepts, détermination (38) des paramètres d’un opérateur (g()) permettant de passer du vecteur conceptuel (Vc) associé audit vecteur de données d’entrée (V E ) à un vecteur intermédiaire, sous une première contrainte de minimisation de perte de fidélité entre ledit vecteur intermédiaire (V I ) et le vecteur latent (V L ) associé au même vecteur de données d’entrée et une deuxième contrainte de minimisation de perte d’interprétabilité ; détermination (40) d’une fonction de prédiction (h()) permettant d’obtenir, à partir d’un vecteur intermédiaire associé à un vecteur de données d’entrée, un résultat de prédiction, sous une troisième contrainte de minimisation de perte de fidélité entre ledit résultat de prédiction et le résultat de classification obtenu pour ledit vecteur de données d’entrée. Procédé selon la revendication 1, comportant, dans une phase opérationnelle, pour un vecteur de données d’entrée choisi, des étapes de : calcul (62) du vecteur conceptuel associé audit vecteur de données, application (64, 66) de l’opérateur déterminé audit vecteur conceptuel calculé, puis de la fonction de prédiction déterminée, pour obtenir une combinaison de concepts associée à chaque probabilité d’appartenance des données d’entrée à une classe sémantique. Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2, dans lequel le calcul (36) d’un dit vecteur conceptuel met en œuvre un modèle de mise en correspondance multi-modale préalablement entraîné, ledit modèle de mise en correspondance multi-modale transformant chaque vecteur de données d’entrées et chaque concept du dictionnaire de concepts dans des vecteurs image d’un espace vectoriel de dimension prédéterminée, et une fonction d’appariement, la fonction d’appariement calculant un score de similarité entre le vecteur image du vecteur de données d’entrée et le vecteur image de chaque concept. Procédé selon la revendication 3, dans lequel la fonction d’appariement est une fonction de similarité cosinus. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l’opérateur (g()) permettant de passer d’un vecteur conceptuel associé à un vecteur de données d’entrée à un vecteur intermédiaire est formé par une projection linéaire parcimonieuse (48) et un réseau de neurones (50) ayant une architecture d’auto-encodeur. Procédé selon la revendication 5, dans lequel la projection linéaire parcimonieuse (48) met en œuvre une matrice de poids de régression, la deuxième contrainte met en œuvre une minimisation d’une somme des valeurs absolues desdits poids de régression. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel ladite fonction de prédiction est une fonction linéaire. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel la fonction de prédiction est mise en œuvre par un réseau de neurones. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel la fonction de prédiction est mise en œuvre par un modèle hiérarchique à base d’intégrales de Choquet 2-additives. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un procédé de détermination d’explications associées à une classification sémantique de données d’entrée par un moteur de classification sémantique entraîné par apprentissage automatique conforme aux revendications 1 à 9. Dispositif de détermination d’explications associées à une classification sémantique de données d’entrée par un moteur de classification sémantique entraîné par apprentissage automatique, les données d’entrée étant fournies sous forme vectorielle de première dimension, le moteur de classification mettant en œuvre un premier module de transformation d’un vecteur de données d’entrée en un vecteur latent de deuxième dimension, et un deuxième module de prédiction prenant en entrée ledit vecteur latent pour fournir en sortie un résultat de classification comportant au moins une probabilité d’appartenance des données d’entrée à une classe sémantique, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur de calcul d’un dispositif électronique de calcul et comportant une acquisition d’un dictionnaire de concepts de cardinal donné, un concept étant constitué d’un mot ou d’un ensemble de mots, le dispositif étant caractérisé en ce qu’il comporte un processeur configuré pour exécuter: pour chaque vecteur de données d’entrée d’une base de données d’entrée, un module (14) de calcul d’un vecteur dit vecteur conceptuel, chaque composante dudit vecteur conceptuel étant calculée en fonction du vecteur de données d’entrée et d’un concept dudit dictionnaire de concepts, un module (16) de détermination des paramètres d’un opérateur permettant de passer du vecteur conceptuel associé audit vecteur de données d’entrée à un vecteur intermédiaire, sous une première contrainte de minimisation de perte de fidélité entre ledit vecteur intermédiaire et le vecteur latent associé au même vecteur de données d’entrée et une deuxième contrainte de minimisation de perte d’interprétabilité ; un module (18) de détermination d’une fonction de prédiction permettant d’obtenir, à partir d’un vecteur intermédiaire associé à un vecteur de données d’entrée, un résultat de prédiction, sous une troisième contrainte de minimisation de perte de fidélité entre ledit résultat de prédiction et le résultat de classification obtenu pour ledit vecteur de données d’entrée.