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AI-ordlista

Den kompletta ordlistan över AI

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2 032
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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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).

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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.

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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.

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