Intelligence Artificielle
Qu'est-ce que IA Explicable
IA avec prise de décision transparente
L'IA Explicable (Explainable AI, XAI) est un domaine de l'intelligence artificielle où les systèmes peuvent expliquer leurs décisions sous une forme compréhensible par l'homme.
Pourquoi l'Explicabilité est Importante
- Confiance — comprendre la logique derrière les décisions de l'IA
- Réglementation — conformité aux exigences (RGPD, AI Act)
- Débogage — identification des erreurs et biais du modèle
- Responsabilité — déterminer les causes des décisions incorrectes
Méthodes d'Explication
- LIME — explications locales pour les prédictions individuelles
- SHAP — contribution de chaque caractéristique au résultat
- Cartes d'attention — visualisation du focus du modèle
- Contrefactuel — scénarios "et si"
Domaines d'Application
- Santé (diagnostic, recommandations de traitement)
- Finance (scoring crédit, détection de fraude)
- Juridique (décisions de justice, risque de récidive)
- RH (recrutement, évaluation de performance)
Compromis
Il existe souvent un compromis entre la précision du modèle et son interprétabilité. Les modèles simples (arbres de décision) sont plus compréhensibles que les réseaux neuronaux.