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Dans le domaine de l'intelligence artificielle explicable, un modèle neuro-symbolique a récemment démontré des avancées significatives en matière de détection de fraude. Traditionnellement, l'outil SHAP est utilisé pour expliquer les prédictions de fraude, nécessitant 30 millisecondes pour fournir une explication stochastique. Ce processus s'effectue après la prise de décision et exige la maintenance d'un ensemble de données de référence au moment de l'inférence.
En revanche, le modèle neuro-symbolique évalué dans cette étude offre une explication déterministe et lisible par l'homme en seulement 0,9 milliseconde. Cette explication est générée comme un sous-produit du passage avant lui-même, ce qui représente un gain de vitesse impressionnant de 33 fois par rapport à SHAP.
Ce modèle a été testé sur le jeu de données de fraude par carte de crédit de Kaggle, et il a été constaté que le rappel de fraude reste identique, malgré l'augmentation significative de la vitesse.
