Explicabilité

term_id: explainability

Category: ethics_safety

Definition

Ce concept aborde le problème de la « boîte noire » dans les systèmes d’IA complexes en fournissant des informations sur la manière dont les modèles arrivent à des prédictions spécifiques. Des techniques comme SHAP ou LIME aident à visualiser l’importance des caractéristiques.

Summary

L’explicabilité désigne le degré auquel un humain peut comprendre la cause d’une décision prise par un modèle d’IA.

Key Concepts

  • Interprétabilité
  • Problème de la Boîte Noire
  • Confiance
  • Détection des Biais

Use Cases

  • Audit des algorithmes d’approbation de prêts pour l’équité
  • Diagnostic des modèles d’imagerie médicale pour les cliniciens
  • Conformité réglementaire dans l’évaluation des risques financiers

Code Example

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import shap
import numpy as np

# Assuming model is a trained scikit-learn model
explainer = shap.TreeExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
shap.summary_plot(shap_values, X_test)

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