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Etude des variations du débit cardiaque estimées par le dispositif esCCOTM
No full textINTRODUCTION : Malgré leur amélioration, les dispositifs exploitant les indices dynamiques de précharge-dépendance restent invasifs, de plus ils impliquent que le patient exploré soit en ventilation mécanique et parfaitement adapté. La technique du fluid-challenge consiste à observer l'augmentation de débit cardiaque consécutive à l'administrtion d'une quantité limitée d'un soluté d'expansion. Elle nécessite de disposer d'un dispositif de mesure fiable, continu et non opérateur dépendant. Le moniteur esCCO TM exploite le principe du temps de transit de l'onde de pouls pour estimer le débit après une étape de calibration basée sur l'analyse de paramètres biométriques du patient complétée par une prise de tension artérielle. L'objectif de ce travail est d'évaluer la capacité du dispositif à refléter de manière fiable les variations de débit cardiaque induites par des thérapeutiques courantes en réanimation. MATERIEL ET METHODE : Quatre-vingt patients de réanimation chirurgicale ont été inclus dans cette étude prospective, observationnelle et monocentrique. Ils étaient répartis dans 4 groupes en fonction de la thérapeutique reçue : 2 groupes de 20 patients bénéficiaient d'une expansion volémique par lever de jambes passif ou remplissage cristalloïde et 2 groupes de 20 patients voyaient varier à la hausse ou à la baisse leur débit d'administration de noradrénaline. Les valeurs de débit cardiaque rendues par le moniteur esCCO TM étaient comparées à celles calculées par échocardiographie avant et après intervention thérapeutique. RESULTATS : Sur la totalité de l'effectif, le coefficient de corrélation était de r2 = 0,23 ; p < 0,0001 et le taux de concordance de 84 %. L'aire sous la courbe ROC est faible (0,74 +- 0,066) et le biais semble fortement lié aux variations de résistances vasculaires. CONCLUSION : La capacité du dispositif à détecter des variations de débits cardiaques significatives est faible et nous empêche de recommander cet outil en pratique clinique.BORDEAUX2-BU Santé (330632101) / SudocSudocFranceF
What Did Matthieu Beroald Transmit to François Béroalde de Verville?
No full text Many tangible and intangible goods were passed down within early modern families. The goods included texts and the knowledge that texts communicated. But how did they relate to the other goods transmitted within families? That question is explored in relation to the scholar Matthieu Beroald and his son François Béroalde de Verville, author of the famous Moyen de parvenir. Matthieu transmitted to François a humanist education, at least one printed volume (probably more), an interest in certain topics (especially chronology), a network of contacts, but little wealth. And François soon donated to his sisters what wealth he did receive. His relationship to his intellectual inheritance from his father was complex and ambivalent. Aspects of François's attitude towards knowledge may have stemmed, via his father, from two grandfather-figures: Matthieu's own father (a barber-surgeon) and Matthieu's relative and benefactor François Vatable (the Hebraicist). </jats:p
Une Mini-Epreuve de remplissage par 100 ml de Cristalloïdes prédit la réponse au remplissage au bloc opératoire
No full textBackground: Mini-fluid challenge of 100ml colloids is thought to predict the effects of larger amounts of fluid (500ml) in intensive care units. This study sought to determine whether a low quantity of crystalloid (50 and 100ml) could predict the effects of 250ml crystalloid in mechanically ventilated patients in the operating room. Methods: a total of 44 mechanically ventilated patients undergoing neurosurgery were included. Volume expansion (250ml saline 0.9%) was given to maximize cardiac output during surgery. Stroke volume index (monitored using pulse contour analysis) and pulse pressure variations were recorded before and after 50ml infusion (given for 1min), after another 50ml infusion (given for 1min), and finally after 150ml infusion (total = 250ml). Changes in stroke volume index induced by 50, 100, and 250ml were recorded. Positive fluid challenges were defined as an increase in stroke volume index of 10% or more from baseline after 250ml. Results: a total of 88 fluid challenges were performed (32% of positive fluid challenges). Changes in stroke volume index induced by 100ml greater than 6% (gray zone between 4 and 7%, including 19% of patients) predicted fluid responsiveness with a sensitivity of 93% (95% CI, 77 to 99%) and a specificity of 85% (95% CI, 73 to 93%). The area under the receiver operating curve of changes in stroke volume index induced by 100ml was 0.95 (95% CI, 0.90 to 0.99) and was higher than those of changes in stroke volume index induced by 50ml (0.83 [95% CI, 0.75 to 0.92]; P = 0.01) and pulse pressure variations (0.65 [95% CI, 0.53 to 0.78]; P 6% (Zone grise entre 4 et 7%, incluant 35% des patients) prédisait la réponse au remplissage avec une sensibilité de 88% (Intervalle de confiance à 95% = 64-99%) et une spécificité de 89% (Intervalle de confiance à 95% = 71 -98%). L’aire sous la courbe ROC du VES100 était de 0.96 (Intervalle de confiance à 95% = 0,86 – 1,00) et était supérieure à celle du VES50 (0,82 ; Intervalle de confiance à 95% = 0,67-0,92 ; P=0,05) et celle de la VPP (0,71 ; Intervalle de confiance à 95 % = 0,56 – 0,84 ; P < 0,005). Conclusion : les modifications du VES induites par une perfusion de 100ml de cristalloïdes prédisaient l’effet de 250ml de cristalloïdes chez les patients intubés et ventilés au bloc opératoire
Variations de l’élastance artérielle dynamique induites par l’expansion volémique et les vasopresseurs au bloc opératoire : une étude prospective bicentrique
No full textBackground: perioperative hypotension could lead to worse patient outcome. The two principal strategies to correct perioperative hypotension are vasopressor infusion and volume expansion. We hypothesized that dynamic arterial elastance (defined as the ratio between pulse pressure variations and stroke volume variations), could predict the efficacity of fluid and vasopressors to treat intraoperative hypotension (mean arterial pressure below 65 mmHg). Methods: we included 56 hypotensive and mechanically ventilated patients in the operating room. Each patient had volume expansion and neosynephrine infusion. Stroke volume and stroke volume variations were obtained using esophageal doppler and pulse pressure variations were measured through the arterial line. Pressure response to volume expansion was defined as an increase in mean arterial pressure≥10%. Results: volume expansion induced a decrease in dynamic arterial elastance in 68% of patients. Baseline dynamic arterial elastance was poorly correlated to the mean arterial pressure increase associated with volume expansion (r2=0.11;p=0.01). Dynamic arterial elastance value before volume expansion>0.65 predicted a mean arterial pressure increase≥10% with a sensitivity of 76% (95%CI=53-92%), a specificity of 60% (95%CI=42-76%). The area under receiver operating characteristics curve generated for baseline dynamic arterial elastance was 0.71 (95%CI=0.57 to 0.84). Neosynephrine infusion induced a decrease in dynamic arterial elastance in 89% of patients. Dynamic arterial elastance value before neosynephrine infusion≤0.78 predicted a mean arterial pressure increase≥10% with 76% (95%CI=62-87%) sensitivity and 67% (95%CI=22-96%) specificity. Conclusions: dynamic arterial elastance was not able to predict the efficacity of fluid and vasopressors to treat intraoperative hypotension in surgery patients under general anesthesia.Contexte : l’hypotension artérielle peropératoire peut altérer le pronostic des patients. Les deux principales stratégies pour corriger une hypotension artérielle peropératoire sont l’administration d’un remplissage vasculaire et l’administration de vasopresseurs. Notre hypothèse était que l’élastance artérielle dynamique (Eadyn), définie par le rapport entre variation de pression pulsée et variation de volume d’éjection systolique ventriculaire gauche, pourrait permettre de prédire l’efficacité du remplissage vasculaire ou des vasopresseurs pour traiter un épisode d’hypotension artérielle peropératoire (PAM 0,65 prédisait une augmentation de PAM ≥ 10% avec une sensibilité 76% (IC 95% = 53 – 92%) et une spécificité de 60% (IC 95% = 42 – 76%). L’aire sous la courbe ROC de l’Eadyn de base était de 0,71 (IC 95% = 0,57 – 0,84), et ne différait pas de celle de la PAM de base (0,72 ; IC 95% = 0,57 – 0,87 ; p = 0,89) pour prédire une augmentation de PAM. La perfusion de phenylephrine induisait une diminution de l’Eadyn chez 89% des patients. Une Eadyn avant perfusion ≤ 0,78 prédisait une augmentation de PAM ≥ 10% avec une sensibilité de 76% (IC 95% = 62 – 87%) et une spécificité de 67% (IC 95% = 22 – 96%). L’Eadyn avant perfusion n’était pas corrélée avec l’augmentation de PAM induite par la phenylephrine (p = 0,76). Conclusions : l’élastance artérielle dynamique ne permettait pas de prédire l’efficacité d’un remplissage vasculaire ou de l’administration de vasopresseurs pour traiter une hypotension peropératoire chez des patients sous anesthésie générale
Perioperative hemodynamic optimization : impact of respiratory and metabolic acidosis, infra-renal aortic cross clamping and prone positioning
No full textL’optimisation hémodynamique péri-opératoire est une stratégie qui vise à maximaliser le transport artériel en oxygène et/ou le volume d’éjection systolique lors de chirurgie à risque. Ce concept a beaucoup évolué lors de ces trente dernières années, vers une approche plus simple, plus réalisable en pratique clinique et moins invasive. Les principales thérapeutiques utilisées dans les différents protocoles d’optimisation hémodynamique sont le remplissage vasculaire, l’administration d’agents inotropes et de vasopresseurs. Cependant, les conséquences physiopathologiques de l’agression chirurgicale peuvent impacter grandement les modalités d’administration et l’efficacité des thérapeutiques précitées. Dans la première étude, nous avons décrit l’impact de l’acidose respiratoire et métabolique (fréquemment rencontrées lors de chirurgie majeure et/ou de coeliochirurgie) sur l’efficacité des agents α et β-adrénergiques sur le myocarde sain de rat. Dans un deuxième travail nous avons mis en évidence que le remplissage vasculaire ne pouvait pas être guidé par des indices dynamiques de précharge dépendance lors du clampage chirurgicale de l’aorte abdominale sous-rénale, dans un modèle porcin. Enfin, dans la troisième étude, nous avons montré dans un modèle clinique, que le positionnement en décubitus ventral lors d’une chirurgie du rachis entrainait des modifications majeures des interactions cardiorespiratoires et que les indices dynamiques devaient être interprétés avec prudence pour guider le remplissage vasculaire dans ce contexte. Ces études translationnelles soulignent trois situations fréquentes impactant l’efficacité et/ou les modalités d’administration des thérapeutiques nécessaires à une optimisation hémodynamique peropératoireThe aim of perioperative haemodynamic optimization is to maximize oxygen delivery and/or stroke volume during high risk surgery. This concept has evolved during the last thirty years, to a simpler, more feasible and less invasive approach. Main treatments used in different hemodynamic optimization protocols are fluid loading, inotropes and vasopressors administration. However, pathophysiological consequences of surgical stress can greatly impact the mode of administration and the efficacy of the above therapeutics. In the first study, we described the impact of respiratory and metabolic acidosis (frequently encountered during major surgery and/or laparoscopic surgery) on the effectiveness of α and β-adrenergic agents in healthy rat myocardium. In a second work, we demonstrated that intravenous fluids cannot be guided by dynamic indices of preload dependency during surgical clamping of the infrarenal abdominal aorta in a porcine model. Finally, in the third study, we demonstrated in a clinical model, that positioning in prone position during spine surgery induced major changes in cardiorespiratory interactions and dynamic indices should be interpreted with caution to guide fluid therapy in this context. These translational studies highlight three common situations impacting the effectiveness and/or administration of therapeutic necessary for intraoperative hemodynamic optimization
Perioperative hemodynamic optimization : impact of respiratory and metabolic acidosis, infra-renal aortic cross clamping and prone positioning
No full textL’optimisation hémodynamique péri-opératoire est une stratégie qui vise à maximaliser le transport artériel en oxygène et/ou le volume d’éjection systolique lors de chirurgie à risque. Ce concept a beaucoup évolué lors de ces trente dernières années, vers une approche plus simple, plus réalisable en pratique clinique et moins invasive. Les principales thérapeutiques utilisées dans les différents protocoles d’optimisation hémodynamique sont le remplissage vasculaire, l’administration d’agents inotropes et de vasopresseurs. Cependant, les conséquences physiopathologiques de l’agression chirurgicale peuvent impacter grandement les modalités d’administration et l’efficacité des thérapeutiques précitées. Dans la première étude, nous avons décrit l’impact de l’acidose respiratoire et métabolique (fréquemment rencontrées lors de chirurgie majeure et/ou de coeliochirurgie) sur l’efficacité des agents α et β-adrénergiques sur le myocarde sain de rat. Dans un deuxième travail nous avons mis en évidence que le remplissage vasculaire ne pouvait pas être guidé par des indices dynamiques de précharge dépendance lors du clampage chirurgicale de l’aorte abdominale sous-rénale, dans un modèle porcin. Enfin, dans la troisième étude, nous avons montré dans un modèle clinique, que le positionnement en décubitus ventral lors d’une chirurgie du rachis entrainait des modifications majeures des interactions cardiorespiratoires et que les indices dynamiques devaient être interprétés avec prudence pour guider le remplissage vasculaire dans ce contexte. Ces études translationnelles soulignent trois situations fréquentes impactant l’efficacité et/ou les modalités d’administration des thérapeutiques nécessaires à une optimisation hémodynamique peropératoireThe aim of perioperative haemodynamic optimization is to maximize oxygen delivery and/or stroke volume during high risk surgery. This concept has evolved during the last thirty years, to a simpler, more feasible and less invasive approach. Main treatments used in different hemodynamic optimization protocols are fluid loading, inotropes and vasopressors administration. However, pathophysiological consequences of surgical stress can greatly impact the mode of administration and the efficacy of the above therapeutics. In the first study, we described the impact of respiratory and metabolic acidosis (frequently encountered during major surgery and/or laparoscopic surgery) on the effectiveness of α and β-adrenergic agents in healthy rat myocardium. In a second work, we demonstrated that intravenous fluids cannot be guided by dynamic indices of preload dependency during surgical clamping of the infrarenal abdominal aorta in a porcine model. Finally, in the third study, we demonstrated in a clinical model, that positioning in prone position during spine surgery induced major changes in cardiorespiratory interactions and dynamic indices should be interpreted with caution to guide fluid therapy in this context. These translational studies highlight three common situations impacting the effectiveness and/or administration of therapeutic necessary for intraoperative hemodynamic optimization
Les propriétés incitatives de l'effet Saint Matthieu dans la compétition académique
No full textNational audienceThis paper is concerned with the incentive properties of the St Matthew Effect by which since Merton [1968] one usually describing the various cumulative advantages that obviously affect academic competition. We introduce a model of sequential contests in which the agents that have initially produced more are the ones that will be further advantaged in that they are benefiting from intrinsically more productive research positions. We show that there is an optimal level of the Matthew effect and that this optimal dynamic bias is increasing with the risk of research activity while it is decreasing with the initial inequalities.Cet article traite principalement des propriétés incitatives de l’effet Saint Matthieu par lequel Merton [1968] rend compte de l’ensemble des avantages cumulatifs avérés affectant la compétition académique. Nous proposons un modèle de tournois séquentiels dans lequel les agents qui se sont montrés initialement les plus productifs vont être avantagés dans la suite de la compétition en cela qu’ils bénéficient des postes de recherche auxquels sont associés une plus grande productivité. Nous montrons notamment qu’il y a un niveau optimal d’effet Saint Matthieu et que ce biais dynamique optimal croît avec le caractère risqué de la recherche et décroît avec l’ampleur des inégalités initiales
Étude des biais dans les systèmes de questions-réponses visuelles
No full textCette thèse se concentre sur la tâche de VQA, c'est à dire les systèmes questions-réponses visuelles. Nous étudions l'apprentissage des biais dans cette tâche. Les modèles ont tendance à apprendre des corrélations superficielles les conduisant à des réponses correctes dans la plupart des cas, mais qui peuvent échouer lorsqu'ils rencontrent des données d'entrée inhabituelles. Nous proposons deux méthodes pour réduire l'apprentissage par raccourci sur le VQA. La première, RUBi, consiste à encourager le modèle à apprendre à partir des exemples les plus difficiles et les moins biaisés grâce à une loss spécifique. Nous proposons ensuite SCN, un modèle pour la tâche de comptage visuel, avec une architecture conçue pour être robuste aux changements de distribution. Nous étudions ensuite les raccourcis multimodaux dans le VQA. Nous montrons qu'ils ne sont pas seulement basés sur des corrélations entre la question et la réponse, mais qu'ils peuvent aussi impliquer des informations sur l'image. Nous concevons un benchmark d'évaluation pour mesurer la robustesse des modèles aux raccourcis multimodaux. L'apprentissage de ces raccourcis est particulièrement problématique lorsque les modèles sont testés dans un contexte de changement de distribution. C'est pourquoi il est important de pouvoir évaluer la fiabilité des modèles VQA. Nous proposons une méthode pour leur permettre de s'abstenir de répondre lorsque leur confiance est trop faible. Cette méthode consiste à entraîner un modèle externe, dit "sélecteur", pour prédire la confiance du modèle VQA. Nous montrons que notre méthode peut améliorer la fiabilité des modèles VQA existants.This thesis is focused on the task of VQA: it consists in answering textual questions about images. We investigate Shortcut Learning in this task: the literature reports the tendency of models to learn superficial correlations leading them to correct answers in most cases, but which can fail when encountering unusual input data. We first propose two methods to reduce shortcut learning on VQA. The first, which we call RUBi, consists of an additional loss to encourage the model to learn from the most difficult and less biased examples -- those which cannot be answered solely from the question. We then propose SCN, a model for the more specific task of visual counting, which incorporates architectural priors designed to make it more robust to distribution shifts. We then study the existence of multimodal shortcuts in the VQA dataset. We show that shortcuts are not only based on correlations between the question and the answer but can also involve image information. We design an evaluation benchmark to measure the robustness of models to multimodal shortcuts. We show that existing models are vulnerable to multimodal shortcut learning. The learning of those shortcuts is particularly harmful when models are evaluated in an out-of-distribution context. Therefore, it is important to evaluate the reliability of VQA models, i.e. We propose a method to improve their ability to abstain from answering when their confidence is too low. It consists of training an external ``selector'' model to predict the confidence of the VQA model. This selector is trained using a cross-validation-like scheme in order to avoid overfitting on the training set
Modelling soil thermal regimes in high altitude open environments of the french Alps : effect of wind-induced snow transport and vegetation
No full textLa température du sol dans la zone racinaire a une forte influence sur le fonctionnement des écosystèmes et la distribution de la biodiversité dans les milieux ouverts d'altitude (MOA). Elle est fortement influencée par le bilan énergétique de surface, qui dépend notamment du couvert végétal, et par l'effet isolant du manteau neigeux pendant la période hivernale. L'hétérogénéité topographique des MOA, combinée à des phénomènes tels que le transport de neige par le vent, entraîne une forte hétérogénéité spatiale du manteau neigeux, et influence ainsi le régime thermique du sol. Divers modèles de surface continentale modélisent l'évolution de paramètres physiques du sol, de la végétation et du manteau neigeux. La chaîne S2M, composée du modèle de sol ISBA couplé au modèle de neige Crocus et forcés par le système d'analyse SAFRAN, a été largement utilisée pour la modélisation du manteau neigeux et des régimes thermiques du sol à l'échelle du massif montagneux dans toutes les Alpes françaises, avec parfois des applications à l'écologie. Cette thèse présente une évaluation des régimes thermiques des sols des MOA simulés par cette chaîne, et tente d'améliorer ces simulations en représentant le transport de neige par le vent dans Crocus.L'évaluation des simulations de température du sol dans des situations topographiques et géographiques variées révèle (i) un biais froid moyen de plusieurs degrés en période estivale (ii) une très mauvaise représentation du gel hivernal, avec une absence de forts gels simulés. Une analyse statistique détaillée du biais froid estival a été réalisée, révélant une influence de la végétation et de l'exposition sur ce biais, qui est probablement lié à la représentation de la végétation dans ISBA. De plus, la mauvaise prédiction du gel semble expliquée par une sous-estimation de la variabilité spatiale de l'enneigement, en partie liée à l'échelle spatiale de la réanalyse, empêchant notamment de simuler le transport de neige par le vent. En l'état, il n'est donc pas recommandé d'utiliser les régimes thermiques du sol simulés par S2M comme facteurs explicatifs des processus écologiques à l'échelle locale.Pour remédier à ces problèmes, nous avons développé SnowPappus, un modèle de transport de neige par le vent simple couplé à Crocus, à une résolution de 250 mètres permettant des simulations à grande échelle. Le modèle simule les flux de neige transportée en fonction du vent et des caractéristiques de surface du manteau neigeux, et redistribue la neige entre les points de grille en fonction de ces flux. Les choix de développement du modèle sont décrits en détail., ainsi que des corrections d'erreurs nécessaires dans la représentation du métamorphisme de la neige dans Crocus. Les flux simulés par SnowPappus sont évalués sur des observations ponctuelles. Le modèle SnowPappus simule de bons ordres de grandeurs pour les flux de neige transportée sous réserve d'une calibration adéquate d'un paramètre et d'un bon vent de forçage.Enfin, pour évaluer l’impact de SnowPappus sur les simulations de température du sol, des simulations sur un petit domaine avec de nombreuses observations disponibles ont été réalisées. La prise en compte du transport produit certains effets cohérents comme l'augmentation du gel du sol sur le sommet des crêtes. Cependant, le modèle n'améliore pas les simulations aux points d'observation. Cela semble lié à la résolution spatiale utilisée, qui reste trop large. Pour conclure, ces simulations restent loin de représenter l'hétérogénéité spatiale de l'enneigement et des régimes thermiques du sol à une échelle pertinente pour mieux comprendre la structure, la dynamique et le fonctionnement des MOA.La dernière partie du manuscrit décrit un ensemble de perspectives visant à améliorer la performance des modèles de température du sol dans les MOA, tentant de relier des enjeux scientifiques relevant des sciences du climat d'une part et des sciences de la biodiversité d'autre part.Soil temperature in the root zone has a strong influence on ecosystem functioning and the distribution of biodiversity in high-altitude open environments (MOA). It is strongly influenced by the surface energy balance, which depends notably on vegetation cover, and by the insulating effect of the snowpack during the winter period. The topographical heterogeneity of MOA, combined with phenomena such as wind-induced snow transport, results in strong spatial heterogeneity of the snowpack, and thus influences the ground thermal regime. Various land surface models simulate the evolution of the physical parameters of the soil, vegetation and snowpack. The S2M chain, made up of the ISBA soil model coupled to the Crocus snow model and forced by the SAFRAN analysis system, has been widely used to model snow cover and soil thermal regimes on a mountain scale throughout the French Alps, with occasional applications to ecology. This thesis presents an evaluation of the soil thermal regimes simulated by this chain in the MOA, and attempts to improve these simulations by representing wind-induced snow transport in Crocus.Evaluation of soil temperature simulations in a variety of topographical and geographical situations reveals (i) an average cold bias of several degrees in summer (ii) a very poor representation of winter frost, with an absence of simulated strong frosts. A detailed statistical analysis of the summer cold bias was carried out, revealing an influence of vegetation and exposure on this bias, which is probably linked to the representation of vegetation in ISBA. In addition, the poor prediction of frost seems to be explained by an under-representation of the spatial variability of snow cover, partly linked to to the spatial scale of the reanalysis, preventing simulation of wind-induced snow transport. As things stand, therefore, it is not recommended to use S2M-simulated soil thermal regimes as explanatory factors for ecological processes at the local scale.To overcome these problems, we developed SnowPappus, a simple wind-induced snow transport model coupled to Crocus, at a resolution of 250 meters allowing large-scale simulations. The model simulates transported snow fluxes as a function of wind and snowpack surface characteristics, and redistributes snow between grid points according to the calculated fluxes. The model's development choices are described in detail, along with error corrections that had to be made in the representation of snow metamorphism in Crocus. The flows simulated by SnowPappus are evaluated by comparing them with point observations. The results of these studies show that the SnowPappus model simulates fair orders of magnitude for transported snow fluxes, on condition of adequate calibration of a parameter and good wind forcing.Finally, in order to assess the impact of SnowPappus on soil temperature simulaions, simulations were carried out on a small domain in which numerous measurements were available. Taking transport into account produces some consistent effects, such as increased ground freezing on ridge tops. However, the model does not improve simulations at observation points. This could be linked to the spatial resolution used, which remains too wide. To conclude, these simulations are still far from representing the spatial hererogeneity of snow cover and ground thermal regimes at a relevant scale for a better understanding of the structure, dynamics and functioning of MOAs.The last part of the manuscript describes a set of perspectives aimed at improving the performance of soil temperature models in MOAs, attempting to link scientific issues from climate sciences on the one hand and biodiversity sciences on the other
Détection de biais et intégration de connaissances expertes pour l'explicabilité en Intelligence Artificielle
No full textInternational audienceLe déploiement de modèles d’apprentissage automatique "boîtes noires", dans des secteurs sensibles notamment, a entraîné un fort besoin d’explicabilité adapté au niveau decompréhension des acteurs décideurs. Dans le secteur sensible de la sécurité urbaine, de nombreux modèles de prédiction d’infractions (contraventions, délits, crimes) dans letemps et l’espace ont été proposés. En France, la plupart de ces modèles ne sont plus utilisés à cause, principalement, de l’absence d’informations complémentaires à l’intuitiondes policiers [2]. Dans l’objectif de comprendre les phénomènes liés à la sécurité urbaine et pour apporter des informations pertinentes aux policiers, nous souhaitons proposer un nouveau modèle d’Intelligence Artificielle eXplicable (XAI) [3] qui relève les deux défis suivants :Défi 1 : Détection de biais par l’explicationLe biais cognitif présent dans le jugement et la décision humaine est un phénomène naturel [1]. Sachant qu’un modèle d’apprentissage automatique, par définition, extrait desconnaissances à partir de données qui sont, elles, souvent générées et collectées par l’humain, cela engendre la présence de biais dans le modèle. La littérature s’est principalement concentrée sur l’atténuation des biais algorithmiques, ce qui peut entraîner une incapacité de justification du résultat du modèle [1]. Or, dans un contexte d’aide à ladécision à fort impact social, il est nécessaire de considérer les acteurs impliqués et leurs contextes sociaux tout au long de la modélisation afin de conserver un modèle fiable et nonbiaisé. Notre intérêt se porte plutôt sur les étapes préliminaires au traitement de biais : la détection et l’évaluation des biais. Pour détecter exhaustivement les biais du modèle,nous cherchons à expliquer son comportement. L’explication des modèles peut se faire aussi bien à l’échelle locale que globale [3]. Localement, générer des contre-factuels, par exemple, permet de modifier légèrement les instances de façon à changer la prédiction. Dans ce cas, la détection de biais peut se faire en analysant des cas précis. À l’échelle globale, l’explication est donnée à propos du comportement entier du modèle ce qui permet de détecter les biais de façon plus complète. Dans notre contexte, les techniques d’explication liées à ces deux échelles sont à explorer.Défi 2 : Généralisation par intégration de connaissancesLes modèles d’apprentissage automatique fondés exclusivement sur des données, parfois imparfaites, sont limités en terme de généralisation [5]. Dans le but de préciser leurraisonnement, nous proposons d’intégrer des connaissances expertes durant l’apprentissage du modèle afin qu’il assimile le contexte et les contraintes extérieures n’étant pas explicitement dans les données [5]. Dans notre projet, les connaissances expertes sont le résultat d’entretiens réalisés auprès des professionnels de la sécurité, des criminologueset sociologues de la police. La pluralité d’acteurs limite les biais induits par la subjectivité de chaque expert. La piste envisagée est d’incorporer les connaissances dans la fonction de coût du modèle [5] qui se verra ajouter un nouveau terme pouvant être vu comme un terme de régularisation permettant, par exemple, de tempérer la stigmatisation. Afin de vérifier la fiabilité des explications, l’approche d’eXplonatory Interactive Learning (XIL) [4], qui fait intervenir un expert donnant un retour sur la conformité des explications fournies, sera considérée. L’intervention experte contribue à rendre le modèle plus réaliste et renforce la relation de confiance de la police envers l’outil.Références[1] Salem Alelyani. Detection and evaluation of machine learning bias. Applied Sciences, 11 :6271, 07 2021.[2] La Quadrature du Net. La police prédictive en France : contre l’opacité et les discriminations, la nécessité d’une interdiction. https://www.laquadrature.net/, Janvier 2024.[3] R. Guidotti, A. Monreale, S. Ruggieri, F. Turini, F. Giannotti, and D. Pedreschi. A survey of methods for explaining black box models. ACM Comput. Surv., 51(5) :1–42, 2018.[4] P. Schramowski, W. Stammer, S. Teso, A. Brugger, F. Herbert, X. Shao, H.-G. Luigs, A.-K. Mahlein, and K. Kersting. Making deep neural networks right for the right scientific reasons by interacting with their explanations. Nat Mach Intell, 2(8) :476–486, 2020.[5] L. von Rüden, S. Mayer, K. Beckh, B. Georgiev, S. Giesselbach, R. Heese, B. Kirsch, J. Pfrommer, A. Pick, R. Ramamurthy, et al. Informed machine learning - a taxonomy and survey of integrating prior knowledge into learning systems. IEEE Trans. Knowl. Data Eng., 35(1) :614–633, 2023
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