Décoder les décisions des réseaux neuronaux : Implémentation pas à pas de Grad-CAM avec PyTorch
Grad-CAM est une technique clé d'IA explicable (XAI) qui révèle les raisonnements des réseaux de neurones convolutifs (CNN) en générant des cartes thermiques. Ces visualisations identifient les zones d'une image ayant influencé une prédiction spécifique, comme l'arrêt soudain d'une voiture autonome. Cet article propose un guide pratique pour implémenter Grad-CAM en Python avec PyTorch, en exploitant les hooks pour extraire dynamiquement gradients et activations.
L'approche Grad-CAM repose sur l'analyse des cartes de caractéristiques de la dernière couche convolutive, qu'elle pondère par l'importance moyenne des gradients pour la classe cible. Après sommation et application d'une ReLU, on obtient une carte de 14×14 pixels qu'on redimensionne à l'échelle originale. Cette méthode rapide et fiable s'est imposée comme un standard en vision par ordinateur.
Notre démonstration utilise VGG16 pré-entraîné sur ImageNet. Après avoir chargé le modèle et une image de requin-baleine, nous enregistrons les activations via un forward hook sur la couche convolutive finale. Un backward hook capture ensuite les gradients par rapport à la classe 'requin-marteau', prédiction majoritaire.
L'analyse révèle que le modèle se focalise principalement sur la nageoire caudale, expliquant potentiellement des confusions entre espèces de requins. Ce type d'information est crucial pour diagnostiquer les failles des systèmes d'IA, surtout dans des applications critiques comme la conduite autonome.
L'implémentation complète est disponible sur GitHub. Pour approfondir, consultez notre cours gratuit sur les méthodes XAI en vision par ordinateur, qui couvre Grad-CAM et ses dérivés.
