AI-woordenlijst
Het complete woordenboek van kunstmatige intelligentie
Interface d'explication interactive
Système graphique permettant aux utilisateurs de naviguer et manipuler dynamiquement les explications des prédictions d'un modèle d'IA. Facilite l'exploration personnalisée des décisions algorithmiques à travers des visualisations adaptatives.
Dashboard d'interprétabilité
Tableau de bord intégré présentant de manière consolidée les métriques d'interprétabilité globale et locale d'un modèle machine learning. Combine graphiques, filtres et contrôles interactifs pour une analyse multidimensionnelle des comportements algorithmiques.
Visualisation SHAP interactive
Interface dynamique permettant l'exploration des valeurs SHAP (SHapley Additive exPlanations) pour comprendre l'impact de chaque feature sur les prédictions. Offre des manipulations en temps réel pour analyser les contributions des variables selon différentes perspectives.
What-if Analysis Tool
Interface interactive permettant aux utilisateurs de modifier les valeurs d'entrée et observer instantanément l'impact sur les prédictions du modèle. Facilite l'exploration de scénarios hypothétiques et la compréhension des relations de causalité dans les décisions algorithmiques.
Navigateur de contre-exemples
Outil d'exploration visuelle permettant d'identifier et analyser les instances où le modèle se trompe ou donne des résultats inattendus. Aide à comprendre les limites du modèle et à identifier les patterns de données problématiques.
Interface LIME Explorer
Système interactif pour l'exploration des explications LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) au niveau individuel des prédictions. Permet de visualiser comment le modèle interprète localement chaque décision et d'ajuster les paramètres d'explication.
Tableau de bord d'équité algorithmique
Interface spécialisée surveillant et visualisant les biais potentiels dans les prédictions du modèle selon différents groupes démographiques. Propose des outils d'analyse comparative et des alertes sur les disparités de traitement détectées.
Système d'interrogation de modèle
Interface conversational ou basée sur requêtes permettant d'interroger directement le modèle sur ses décisions et logiques internes. Traduit les questions en langage naturel en analyses techniques compréhensibles sur le comportement du modèle.
Interface de débogage de modèle
Outil interactif avancé permettant aux développeurs de tracer et analyser les décisions erronées ou surprenantes du modèle. Combine visualisation des données intermédiaires et analyse des points de bascule dans le processus de décision.
Visualisateur de chemins de décision
Interface graphique montrant le parcours complet d'une donnée à travers les couches ou étapes du modèle jusqu'à la prédiction finale. Permet d'identifier les nœuds critiques et les transformations successives influençant la décision.
Tableau de comparaison de modèles
Interface interactive comparant simultanément les explications et performances de plusieurs modèles sur les mêmes données. Facilite l'évaluation comparative de l'interprétabilité et des comportements décisionnels entre algorithmes.
Analyseur de sensibilité interactive
Outil permettant de manipuler visuellement l'impact de chaque variable sur les prédictions du modèle à travers des curseurs et graphiques dynamiques. Révèle les seuils critiques et les non-linéarités dans les relations entrées-sorties.
Explorateur d'instances similaires
Interface identifiant et visualisant les cas d'entraînement les plus influents pour une prédiction donnée. Aide à comprendre sur quelles expériences passées le modèle base ses décisions actuelles.
Interface d'ancres interactives
Système de visualisation des explications par ancres (Anchors) montrant les conditions suffisantes pour qu'une prédiction reste stable. Permet d'explorer interactivement les règles if-then garantissant la robustesse des décisions.
Panneau de contrôle d'explications locales
Interface spécialisée dans l'analyse détaillée des décisions individuelles du modèle avec outils de zoom et de filtrage. Combine visualisations multiples (feature importance, contre-exemples, similarités) pour une compréhension locale complète.