Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Méthodes d'Interprétation Locale
Techniques expliquant les décisions individuelles du modèle pour des prédictions spécifiques comme LIME et SHAP.
Interprétabilité Globale
Approches permettant de comprendre le comportement général du modèle sur l'ensemble des données.
Attribution de Caractéristiques
Méthodes quantifiant l'importance de chaque variable d'entrée dans la décision finale du modèle.
Modèles de Boîte Blanche
Algorithmes intrinsèquement interprétables comme les arbres de décision, régressions linéaires et règles logiques.
Visualisation de Décisions
Techniques graphiques représentant les processus de prise de décision et les relations entre variables.
Explications par Contre-factuels
Scénarios hypothétiques montrant comment modifier les entrées pour changer la prédiction du modèle.
Interprétabilité des Réseaux de Neurones
Méthodes spécialisées pour comprendre et visualiser les décisions des modèles deep learning complexes.
Métriques d'Évaluation de l'Interprétabilité
Indicateurs quantifiant la qualité, la fidélité et l'utilité des explications générées par les modèles.
Interprétabilité Causale
Approches identifiant les relations de cause à effet plutôt que les simples corrélations dans les décisions IA.
Explications Post-hoc vs Intrinsèques
Distinction entre les explications ajoutées après l'entraînement et celles intégrées directement dans l'architecture du modèle.
Extraction de Règles Interprétables
Techniques convertissant les modèles complexes en ensembles de règles logiques compréhensibles par les humains.
Interprétabilité pour l'Audit Réglementaire
Méthodes adaptées aux exigences de conformité légale comme RGPD et directives sur l'IA transparente.