Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Rule Extraction
Processus algorithmique permettant de dériver des règles logiques interprétables à partir de modèles complexes comme les réseaux de neurones ou les ensembles d'arbres, tout en préservant leur capacité prédictive.
Decision Tree Rules
Ensemble de règles SI-ALORS directement extraites de la structure d'un arbre de décision, où chaque chemin de la racine à une feuille représente une condition logique combinée.
Association Rules
Règles de la forme SI antécédent ALORS conséquent permettant de découvrir des relations entre variables dans les données, quantifiées par des métriques comme le support et la confiance.
Fuzzy Rules
Règles logiques utilisant des ensembles flous pour gérer l'incertitude et l'imprécision, permettant des degrés d'appartenance plutôt que des conditions booléennes strictes.
Rule-based Explanation
Méthode d'interprétation des prédictions de modèles complexes en les traduisant en ensembles de règles compréhensibles par les humains, facilitant la transparence et la confiance.
Rule Pruning
Technique d'élagage consistant à simplifier les ensembles de règles en éliminant les conditions redondantes ou superflues pour améliorer la généralisabilité et l'interprétabilité.
Rule Mining
Processus de découverte automatique de motifs et de relations significatives dans les données sous forme de règles logiques, utilisant des algorithmes comme Apriori ou FP-Growth.
Logic Rules
Règles formelles basées sur la logique mathématique (propositionnelle ou du premier ordre) permettant de représenter des connaissances et des raisonnements de manière structurée.
IF-THEN Rules
Structure fondamentale des règles de décision où une condition (SI) déclenche une action ou conclusion (ALORS), formant la base des systèmes experts et de l'explicabilité.
Rule-based Interpretability
Capacité d'un modèle à être compris à travers des règles explicites, offrant une transparence intrinsèque par opposition aux boîtes noires nécessitant des méthodes d'explication post-hoc.
Rule Simplification
Processus de réduction de la complexité des règles en combinant des conditions similaires, éliminant les redondances et optimisant la structure pour une meilleure compréhension humaine.
Rule-based Model Compression
Technique de réduction de la taille des modèles complexes en les remplaçant par des ensembles de règles équivalentes mais plus compactes, tout en maintenant les performances prédictives.
Rule-based Feature Importance
Méthode d'évaluation de l'importance des variables basée sur leur fréquence et leur impact dans les règles extraites, offrant une interprétation intuitive de leur rôle dans les prédictions.
Rule-based Counterfactuals
Génération de scénarios hypothétiques sous forme de règles montrant quelles conditions minimales doivent changer pour modifier la prédiction d'un modèle, facilitant l'analyse causale.
Rule-based Local Explanations
Explications spécifiques à une prédiction individuelle générées sous forme de règles locales, décrivant les conditions précises qui ont mené à cette décision particulière.
Pedagogical Rule Extraction
Approche d'extraction de règles traitant le modèle comme une boîte noire et n'utilisant que les entrées-sorties pour dériver des règles, sans accès à la structure interne du modèle.
Decompositional Rule Extraction
Méthode d'extraction analysant la structure interne du modèle (neurones, poids) pour générer des règles qui reflètent directement le fonctionnement du modèle original.
Rule Fidelity
Mesure quantifiant le degré de correspondance entre les prédictions du modèle original et celles générées par l'ensemble de règles extrait, évaluant la qualité de l'extraction.