Outils d'explicabilité de modèle
Modèles & architecturesOutils qui aident à comprendre comment une IA prend ses décisions.
Explication
Les outils d'explicabilité de modèle permettent de rendre transparentes les décisions prises par une intelligence artificielle. Ils répondent à une question simple : pourquoi le modèle a-t-il produit ce résultat ? Cela est particulièrement utile pour évaluer la fiabilité d’un outil ou pour détecter des biais cachés dans son fonctionnement. Par exemple, si une IA refuse un prêt bancaire, ces outils peuvent révéler si la décision repose sur des critères objectifs ou sur des données discriminatoires.
Cas d'usage
- ✓Comprendre pourquoi un algorithme de recrutement a rejeté un candidat
- ✓Vérifier si un modèle de diagnostic médical se base sur des critères pertinents
- ✓Identifier les données qui influencent le plus un système de recommandation
- ✓Détecter des biais dans un outil d'analyse de risque financier
- ✓Justifier une décision automatisée auprès d'un client ou d'un régulateur