AI-woordenlijst
Het complete woordenboek van kunstmatige intelligentie
Explicabilité post-hoc
Ensemble de techniques appliquées après l'entraînement d'un modèle pour interpréter ses décisions sans modifier sa structure interne. Ces méthodes permettent d'analyser rétroactivement les prédictions de modèles complexes comme les réseaux de neurones profonds.
Importance des caractéristiques globales
Métrique quantifiant l'impact moyen de chaque variable d'entrée sur l'ensemble des prédictions du modèle. Permet d'identifier les facteurs les plus influents dans la prise de décision globale du système d'IA.
Modèles intrinsèquement interprétables
Catégorie d'algorithmes dont la structure interne est naturellement compréhensible par les humains, comme les arbres de décision ou les régressions linéaires. Ces modèles offrent une transparence native sans nécessiter de méthodes d'explication additionnelles.
Contre-exemples contrefactuels
Génération d'exemples hypothétiques montrant comment une modification minimale des données d'entrée changerait la prédiction du modèle. Fournissent des explications intuitives sous forme de scénarios alternatifs compréhensibles par les non-experts.
Visualisation d'attributions
Représentations graphiques montrant quelles parties des données d'entrée (pixels, mots, etc.) contribuent le plus à une prédiction spécifique. Permet une compréhension visuelle immédiate du raisonnement du modèle.
Règles d'extraction automatique
Techniques permettant de générer automatiquement des règles logiques simples (SI-ALORS) qui approximent le comportement d'un modèle complexe. Convertit le raisonnement de l'IA en format facilement compréhensible par les non-techniciens.
Génération de textes explicatifs
Processus utilisant le traitement du langage naturel pour produire automatiquement des explications textuelles cohérentes et compréhensibles à partir des données d'interprétation du modèle. Transforme les métriques techniques en narration accessible.
Simplification par abstraction
Méthode consistant à réduire la complexité des explications en regroupant les caractéristiques similaires ou en utilisant des concepts de plus haut niveau. Facilite la compréhension en éliminant les détails techniques non essentiels.