Agent explicable
Un Agent Explicable (Agent XAI) est une entité logicielle autonome ou semi-autonome, alimentée par l'Intelligence Artificielle, dont les processus de prise de décision sont transparents et compréhensibles pour les utilisateurs humains. Contrairement aux modèles de « boîte noire », qui ne fournissent qu'un résultat, un Agent XAI fournit la justification, les preuves et les étapes suivies pour parvenir à ce résultat.
Dans les environnements commerciaux à enjeux élevés — tels que la finance, les soins de santé et les infrastructures critiques — la confiance est primordiale. Si un agent IA refuse un prêt ou recommande un traitement médical spécifique, les parties prenantes doivent savoir pourquoi. L'explicabilité fait passer l'IA d'un outil prédictif à un partenaire digne de confiance, permettant l'audit, le débogage et la conformité réglementaire.
Les Agents XAI intègrent des techniques d'interprétabilité spécifiques directement dans leur boucle opérationnelle. Ces techniques peuvent inclure des méthodes d'explication locales (comme LIME ou SHAP) pour mettre en évidence quels points de données spécifiques ont influencé une décision unique, ou des méthodes globales qui cartographient la logique de décision globale de l'agent. L'agent ne se contente pas d'exécuter ; il enregistre et présente son cheminement de raisonnement.
La mise en œuvre d'une véritable explicabilité est complexe. Il existe souvent un compromis entre la performance du modèle (précision) et l'interprétabilité. Les modèles très complexes et performants sont souvent les moins transparents.
Les concepts connexes comprennent l'Interprétabilité des Modèles, l'Équité en IA et l'Apprentissage Automatique Automatisé (AutoML).
