Glossaire

Interprétabilité des modèles

Qu’est-ce que 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.

Thèmes

explicabilité
transparence
confiance

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Termes associés

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.

XAI
Transparence
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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
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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
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Arbre de décision

Un arbre de décision est un modèle qui représente une décision sous forme d’une suite de questions simples oui/non : chaque branche teste une caractéristique, chaque feuille donne un résultat. En apprentissage automatique, ces arbres sont appris à partir des données et servent à la classification ou à la prévision. Leur atout est la lisibilité, par exemple pour comprendre pourquoi une demande de crédit a été signalée selon le revenu, la durée et l’historique de paiement.

Apprentissage automatique
Classification
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