AI 용어집
인공지능 완전 사전
Compréhensibilité cognitive
Évaluation qualitative de la facilité avec laquelle les humains peuvent interpréter et assimiler les explications générées, basée sur des principes de psychologie cognitive et d'ergonomie.
Pertinence feature-wise
Mesure quantifiant l'adéquation entre les caractéristiques mises en évidence par l'explication et celles véritablement influentes dans le processus de décision du modèle.
Cohérence intra-explication
Vérification de l'absence de contradictions logiques au sein d'une même explication, assurant que les différents éléments s'articulent de manière cohérente et mutuellement compatible.
Spécificité explicative
Degré de précision d'une explication dans l'identification des facteurs uniques à une prédiction particulière, évitant les généralisations excessives ou les explications génériques.
Axiomes d'explicabilité
Ensemble de principes fondamentaux et mathématiques que toute méthode d'explication devrait respecter, tels que la sensibilité, l'invariance ou la monotonicité des explications.
Score de confiance explicatif
Métrique quantifiant le degré de certitude associé à une explication particulière, indépendamment de la confiance du modèle dans sa prédiction originale.
Matrice de confusion interprétable
Extension de la matrice de confusion traditionnelle intégrant des métriques d'interprétabilité pour évaluer simultanément les performances prédictives et la qualité explicative du modèle.
Similarité sémantique des explications
Mesure évaluant la proximité conceptuelle entre différentes explications d'une même prédiction, permettant de quantifier la convergence ou la divergence des méthodes explicatives.
Évaluation multi-acteurs
Méthodologie d'évaluation des explications impliquant diverses parties prenantes (experts du domaine, utilisateurs finaux, régulateurs) pour mesurer l'utilité pratique selon différentes perspectives.
Test d'adéquation fonctionnelle
Protocole expérimental validant si une explication permet effectivement à un utilisateur d'accomplir une tâche spécifique (détection de biais, correction d'erreurs, prise de décision).
Métrique d'actionnabilité
Indicateur quantifiant la capacité d'une explication à suggérer des actions concrètes et réalisables pour modifier ou améliorer le résultat du modèle, au-delà de la simple description passive.
Validation par simulation explicative
Technique d'évaluation consistant à modifier systématiquement les caractéristiques identifiées par l'explication pour vérifier empiriquement l'impact prédictif sur les décisions du modèle.