Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Méthodes d'interprétabilité locale
Techniques qui expliquent les prédictions pour des instances individuelles de données.
Méthodes d'interprétabilité globale
Approches qui décrivent le comportement global d'un modèle sur l'ensemble des données.
Attribution de caractéristiques
Techniques quantifiant l'importance et l'impact de chaque variable sur les prédictions du modèle.
Modèles transparents par nature
Modèles d'IA dont la structure est intrinsèquement compréhensible sans techniques additionnelles.
Explicabilité post-hoc
Méthodes appliquées après l'entraînement pour interpréter des modèles complexes (boîtes noires).
Visualisation de modèles
Représentations graphiques et visuelles facilitant la compréhension du fonctionnement des modèles.
Contre-exemples et explications par cas
Génération d'exemples opposés pour expliquer les frontières de décision du modèle.
Évaluation de l'explicabilité
Métriques et méthodes pour mesurer la qualité, la fidélité et l'utilité des explications générées.
Explicabilité causale
Techniques identifiant les relations de cause à effet plutôt que les simples corrélations.
Explications en langage naturel
Génération automatique d'explications textuelles compréhensibles par des non-experts.
Interactions homme-machine pour l'explicabilité
Interfaces et systèmes interactifs permettant aux utilisateurs d'explorer et comprendre les modèles.
Robustesse et confiance dans les explications
Étude de la stabilité et de la fiabilité des explications face aux variations et adversaires.