AI 词汇表
人工智能完整词典
Méthodes agnostiques au modèle
Techniques d'interprétation qui peuvent s'appliquer à n'importe quel type de modèle d'IA sans nécessiter de connaissance de son architecture interne.
Méthodes spécifiques au modèle
Approches d'interprétation conçues pour des types particuliers de modèles, exploitant leur structure interne pour fournir des explications plus précises.
Perturbation d'entrée
Technique consistant à modifier légèrement les données d'entrée pour observer l'impact sur les prédictions du modèle et identifier les features les plus influentes.
Attribution de feature
Processus d'assignation de scores d'importance à chaque variable d'entrée pour quantifier sa contribution à une prédiction spécifique du modèle.
Graphiques de dépendance partielle
Visualisation montrant l'effet marginal d'une ou deux features sur la prédiction du modèle, en marginalisant l'effet des autres variables.
Cartes de saillance
Représentations visuelles mettant en évidence les régions ou pixels les plus influents dans les données d'entrée (notamment images) pour une prédiction donnée.
Règles d'extraction
Technique extrayant des règles logiques compréhensibles à partir de modèles complexes, permettant d'approximer leur comportement avec des conditions simples.
Importance globale des features
Mesure agrégée de l'influence de chaque variable sur l'ensemble des prédictions du modèle, permettant d'identifier les facteurs déterminants globaux.
Analyse de chemins critiques
Identification des séquences de décisions ou de features qui conduisent à des prédictions spécifiques, particulièrement utile dans les réseaux de neurones profonds.
Proxy models
Modèles simples et interprétables entraînés à imiter le comportement d'un modèle complexe, servant d'approximation pour expliquer ses décisions.