Construire un classificateur transparent de la santé de la peau : EfficientNet + Grad-CAM affiné 🩺

Dans le monde de l’IA médicale, une « boîte noire » est une chose dangereuse. Si un modèle d'apprentissage profond identifie une lésion cutanée comme potentiellement maligne, la première question d'un médecin n'est pas seulement « Quel est le résultat ? » mais "Pourquoi l'IA a-t-elle pensé cela ?"

Dans ce didacticiel, nous approfondissons la vision par ordinateur et l'IA explicable (XAI). Nous créerons un outil de dépistage de la santé de la peau à l'aide de PyTorch et d'EfficientNet, puis nous retirerons le rideau à l'aide de Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping). Cette technique génère des cartes thermiques qui mettent en évidence exactement quels pixels ont influencé la décision du modèle, transformant ainsi un mystère en un outil clinique.

À la fin de ce guide, vous maîtriserez le Deep Learning pour l’imagerie médicale, le réglage fin des modèles et l’interprétabilité visuelle. 🚀

L'architecture : des pixels aux informations

Avant de toucher au code, visualisons comment les données circulent d'une image brute à une prédiction de classe et une carte thermique visuelle.