Découverte de sous-groupes de prédictions interprétables pour le triage d'incidents - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2022

Découverte de sous-groupes de prédictions interprétables pour le triage d'incidents

Youcef Remil
Anes Bendimerad
Céline Robardet
Mehdi Kaytoue

Abstract

Le besoin de maintenance prédictive s'accompagne d'un nombre croissant d'incidents qui doivent être rapidement assignés aux services appropriés pour des actions correctives. Il existe des modèles prédictifs pour automatiser cette assignation, mais les plus efficaces sont opaques. Des méthodes ont été conçues pour expliquer localement chaque prédiction de tels modèles, mais elles fournissent une explication à chaque résultat, inconcevable en présence d'un nombre important de prédictions à analyser. Nous proposons d'abord un modèle efficace de triage d'incidents, puis une méthode basée sur la découverte de sousgroupes pour grouper les explications de ses prédictions. Cette méthode permet (1) de grouper les incidents dont les prédictions partagent des explications similaires et (2) de fournir une description interprétable à chacun de ces sous-groupes d'incidents. Cet article est une traduction résumée de (Remil et al., 2021).
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Dates and versions

hal-03627854 , version 1 (01-04-2022)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03627854 , version 1

Cite

Youcef Remil, Anes Bendimerad, Marc Plantevit, Céline Robardet, Mehdi Kaytoue. Découverte de sous-groupes de prédictions interprétables pour le triage d'incidents. Extraction et Gestion des Connaissances (EGC'2022), Jan 2022, Blois, France. ⟨hal-03627854⟩
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