Thuật ngữ AI
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Explicabilité en langage naturel
Processus de traduction des décisions complexes d'un modèle d'IA en explications textuelles compréhensibles par des non-experts, utilisant une structure linguistique cohérente et adaptée au domaine applicatif.
Récit explicatif
Approche narrativiste structurant les explications d'un modèle sous forme d'histoire logique avec début, développement et conclusion, facilitant la compréhension chronologique des processus décisionnels de l'IA.
Génération automatique d'explications
Système produisant dynamiquement des descriptions textuelles des mécanismes internes d'un modèle d'apprentissage automatique sans intervention humaine directe, en se basant sur l'analyse des poids et activations.
Contre-factuel narratif
Technique explicative présentant des scénarios hypothétiques textuels où de légères modifications d'entrée entraîneraient des décisions différentes, illustrant ainsi les frontières décisionnelles du modèle.
Métaphore conceptuelle en XAI
Utilisation d'analogies et métaphores textuelles pour représenter des concepts abstraits de l'IA sous forme concrète et familière, réduisant la charge cognitive de compréhension pour les utilisateurs non-techniques.
Explication séquentielle temporelle
Méthode narratif décomposant le raisonnement d'un modèle temporel ou séquentiel en étapes chronologiques expliquées textuellement, révélant l'évolution progressive de la décision.
Analogie explicative
Technique créant des comparaisons textuelles entre le fonctionnement du modèle et des processus familiers à l'utilisateur, utilisant des parallèles conceptuels pour démystifier les mécanismes algorithmiques complexes.
Narration causale
Approche structurant les explications autour des chaînes de cause à effet identifiées par le modèle, présentant textuellement comment chaque caractéristique influence la décision finale selon des relations causales identifiées.
Interface conversationnelle explicative
Système dialogue interactif permettant aux utilisateurs d'interroger textuellement le modèle pour obtenir des explications personnalisées et progressives sur ses décisions et fonctionnement interne.
Raisonnement verbalisé
Processus transformant les étapes internes de calcul d'un modèle en chaîne logique textuelle cohérente, explicitant chaque étape du processus décisionnel sous forme de raisonnement verbal compréhensible.
Justification textuelle
Génération d'arguments textuels structurés défendant la validité d'une décision spécifique du modèle, en s'appuyant sur les caractéristiques d'entrée et les connaissances du domaine pertinentes.
Explication multi-perspectives
Approche générant plusieurs versions textuelles d'une même explication adaptées à différents publics (experts, profanes, régulateurs), chacune utilisant un niveau de détail et un langage appropriés.
Génération de rapports explicatifs
Production automatisée de documents textuels complets détaillant le comportement d'un modèle sur un ensemble de cas, incluant statistiques, exemples et analyses qualitatives pour l'audit et la validation.
Vérification narrative
Processus de validation des explications textuelles générées par IA, s'assurant de leur cohérence logique, de leur exactitude factuelle et de leur conformité avec le comportement réel du modèle sous-jacent.
Co-explication interactive
Méthode collaborative où l'utilisateur et le système co-construisent textuellement une explication progressive, le système s'adaptant dynamiquement aux questions et aux préférences de l'utilisateur.
Adaptation linguistique contextuelle
Technique ajustant automatiquement le vocabulaire, la complexité syntaxique et le style des explications textuelles en fonction du domaine d'application et du profil de l'utilisateur cible.
Validation textuelle utilisateur
Mécanisme collectant et analysant le retour textuel des utilisateurs sur les explications fournies, permettant d'améliorer itérativement la qualité et la pertinence des futures générations explicatives.
Schématisation narrative
Représentation textuelle structurée du processus décisionnel sous forme de schéma narratif, organisant les explications en scènes, acteurs et intrigue pour maximiser l'engagement et la rétention de l'utilisateur.