Explainability in AI
L'explainability en IA est la capacité de rendre les décisions et le fonctionnement d'un modèle d'intelligence artificielle compréhensibles pour les humains. Elle est cruciale pour instaurer la confiance et assurer la transparence dans les systèmes automatisés.
De quoi parle-t-on ?
Qu'est-ce que l'Explainability en IA ?
L'explainability, ou explicabilité, en intelligence artificielle est un concept crucial qui vise à rendre les décisions prises par les modèles d'IA compréhensibles pour les humains. À l'origine, les systèmes d'IA étaient souvent perçus comme des 'boîtes noires', rendant leurs décisions difficiles à interpréter pour les utilisateurs finaux. Cela a conduit à une méfiance généralisée et à une adoption limitée dans certains secteurs sensibles tels que la santé, la finance, et le droit.
Le concept d'explainability a gagné en importance avec l'émergence des modèles d'apprentissage profond et des réseaux neuronaux, qui sont particulièrement complexes et opaques. Les principes fondamentaux de l'explainability incluent la transparence, la traçabilité, et l'interprétabilité. La transparence implique que le fonctionnement du modèle est ouvert et compréhensible, la traçabilité signifie que chaque décision peut être suivie jusqu'à sa source, et l'interprétabilité permet aux utilisateurs de comprendre pourquoi et comment une décision a été prise.
La recherche sur l'explainability a donné naissance à diverses techniques, telles que LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) et SHAP (SHapley Additive exPlanations), qui aident à disséquer et à comprendre les décisions des modèles d'IA. Ces outils permettent de mettre en lumière les variables influentes et d'expliquer les prédictions, facilitant ainsi la compréhension humaine.