Glossaire

Explicabilité

Qu’est-ce que Explicabilité ?

L’explicabilité (IA explicable, XAI) désigne la capacité à comprendre pourquoi un système d’IA aboutit à un résultat donné. Elle englobe des méthodes qui montrent quelles données d’entrée ont le plus pesé sur une décision, mais aussi des moyens pratiques comme les références aux sources et les journaux d’exécution. Elle est essentielle pour la confiance, le diagnostic des erreurs et la réglementation, par exemple lorsqu’une banque doit justifier le refus d’une demande.

Ce que fait KI.ordo

KI.ordo rend les résultats traçables : les agents citent leurs sources et les flux journalisent chaque étape, ce qui vous montre l’origine d’une réponse, sans dévoiler le fonctionnement interne du modèle de langage.

En savoir plus →

Thèmes

XAI
Transparence
Confiance

Essayer KI.ordo

Agents, flux et modèles dans un seul espace de travail – démo gratuite de 24 heures.

Lancer la démo

← Tous les termes

Termes associés

Transparence de l'IA

La transparence de l'IA consiste à indiquer quand une IA intervient, sur quelles données et sources reposent ses résultats et comment les décisions sont prises. Elle comprend l'étiquetage des contenus générés, des sources vérifiables, des journaux et des modifications documentées. Elle renforce la confiance, facilite la recherche d'erreurs et est en partie imposée par la loi, par exemple par les obligations de transparence de l'AI Act de l'UE, selon lesquelles les personnes doivent pouvoir savoir qu'elles interagissent avec une IA.

Transparence
Confiance
+1

Interprétabilité des modèles

L’interprétabilité d’un modèle décrit dans quelle mesure des personnes peuvent comprendre comment un modèle d’IA parvient à ses résultats. Les modèles simples, comme les arbres de décision, sont lisibles par nature ; pour les réseaux de neurones complexes, des méthodes montrant par exemple l’influence de chaque variable sont utiles. L’interprétabilité compte pour le diagnostic d’erreurs, la confiance et les exigences réglementaires, par exemple lorsqu’un refus de crédit doit être motivé.

explicabilité
transparence
+1

Transparence algorithmique

La transparence algorithmique signifie que l'on peut comprendre comment un système automatisé parvient à un résultat : quelles données il utilise, quelles règles il suit et quelles sont ses limites. Elle renforce la confiance, facilite la recherche d'erreurs et devient de plus en plus une obligation légale, par exemple via les obligations d'information du RGPD et de l'AI Act européen. En pratique, documentation, citation des sources, journaux et informations claires pour les personnes concernées y contribuent.

Transparence
Éthique de l'IA
+1

Éthique de l'IA

L'éthique de l'IA traite des questions morales liées au développement et à l'usage de l'IA : équité et discrimination, transparence et explicabilité, protection des données, responsabilité en cas d'erreur, sécurité et effets sur le travail et la société. Pour une organisation, elle se concrétise par des lignes directrices, des évaluations des risques, un contrôle humain et une communication honnête sur les limites de l'IA. Exemple : avant d'utiliser un outil de tri des candidatures, on vérifie qu'il ne défavorise pas certains groupes.

Éthique
Responsabilité
+1