एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
Interprétabilité Sensible au Contexte
Approche de l'explicabilité des modèles d'IA qui adapte la nature, le niveau de détail et le format des explications au domaine d'application spécifique et aux caractéristiques du public cible.
Explication Contingente
Méthode générant des explications dont le contenu et la présentation varient dynamiquement en fonction du contexte d'usage, des connaissances préalables de l'utilisateur et des contraintes réglementaires du secteur.
Personnalisation Sémantique
Technique d'adaptation du vocabulaire et des concepts utilisés dans les explications d'un modèle pour les aligner sur la terminologie et le cadre de référence spécifiques à un domaine d'expertise.
Profils d'Interprétabilité
Modèles définissant les préférences et les capacités de compréhension de différents types d'utilisateurs (experts, novices, régulateurs) afin de calibrer les explications générées par un système d'IA.
Analogie Domaine-Spécifique
Stratégie d'explication qui utilise des métaphores et des comparaisons tirées du domaine d'application pour rendre les mécanismes complexes d'un modèle d'IA intelligibles à un public non technique.
Fenêtre d'Explication Contextuelle
Délimitation de la portée d'une explication pour se concentrer uniquement sur les variables et les interactions pertinentes pour une décision donnée, en fonction du contexte opérationnel.
Ontologie d'Explicabilité
Structure formelle de connaissances qui mappe les concepts d'un modèle d'IA aux entités et relations d'un domaine spécifique, facilitant la génération d'explications cohérentes et pertinentes.
Niveaux d'Abstraction Adaptatifs
Capacité d'un système d'explication à moduler la granularité des détails fournis, passant d'une vue macroscopique du fonctionnement du modèle à une analyse microscopique de ses composants selon les besoins de l'utilisateur.
Explication Multi-Audience
Génération simultanée de plusieurs versions d'une même explication, chacune taillée pour un type d'audience distinct (clinicien, patient, administrateur) tout en conservant la cohérence sémantique.
Ancrage Terminologique
Processus de liaison des caractéristiques techniques d'un modèle (features, poids) à des concepts et des termes concrets et familiers du domaine d'application pour améliorer la lisibilité des explications.
Scénarisation d'Explication
Méthode qui structure les explications sous forme de narration ou de scénario adapté au flux de travail et aux processus décisionnels typiques du domaine d'application cible.
Filtre de Pertinence Contextuelle
Mécanisme qui évalue et sélectionne les facteurs d'influence les plus significatifs pour une prédiction spécifique, en se basant sur des critères de pertinence définis par le contexte métier.
Générateur d'Explications Conditionnelles
Système qui produit des explications dont la forme et le fond sont conditionnés par des règles métier, des contraintes éthiques et le niveau de risque associé à la décision du modèle.
Cartographie Conceptuelle pour l'IA
Outil de visualisation qui représente les relations entre les variables d'entrée d'un modèle et les concepts clés d'un domaine, permettant une interprétation intuitive par des experts métier.
Explication Guidée par le Rôle
Approche où le contenu et l'objectif de l'explication sont déterminés par le rôle fonctionnel de l'utilisateur dans son organisation (ex: validation, audit, action corrective).
Adaptation Pragmatique de l'Explication
Ajustement des explications pour qu'elles ne soient pas seulement compréhensibles, mais aussi directement exploitables dans le cadre des actions et des décisions propres au domaine d'application.
Langage d'Explication Spécifique au Domaine (DSL)
Langage formel ou informel, avec sa syntaxe et sa grammaire, conçu pour exprimer les raisonnements d'un modèle d'IA de manière naturelle et précise pour les praticiens d'un champ spécialisé.
Calibrage de la Confiance Contextuelle
Méthode pour ajuster la présentation des incertitudes et des niveaux de confiance d'un modèle en fonction des seuils de risque et des standards de preuve acceptés dans un domaine donné.