Moteur explicable
Un Moteur d'Explicabilité (Moteur XAI) est un composant ou un cadre intégré dans des systèmes complexes d'Intelligence Artificielle (IA) et d'Apprentissage Automatique (AA) conçu pour fournir des informations compréhensibles par l'homme sur le processus de prise de décision du modèle. Contrairement aux modèles de « boîte noire » où l'entrée mène à une sortie sans raisonnement clair, un Moteur XAI révèle pourquoi une prédiction ou une classification spécifique a été effectuée.
Dans les environnements d'entreprise, se fier à une IA opaque représente un risque important. L'explicabilité est cruciale pour la conformité réglementaire (comme le « droit à l'explication » du RGPD), pour instaurer la confiance des utilisateurs, pour déboguer les défaillances des modèles et pour garantir l'équité. Les entreprises doivent aller au-delà des simples prédictions précises pour des prédictions justifiables.
Les Moteurs XAI emploient diverses techniques pour sonder le modèle. Ces méthodes peuvent être globales (expliquant le comportement général du modèle) ou locales (expliquant une prédiction unique). Les techniques courantes comprennent les valeurs SHAP (SHapley Additive exPlanations), LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) et le classement de l'importance des caractéristiques. Le moteur traduit les résultats mathématiques de ces techniques en explications actionnables en langage naturel.
La mise en œuvre de l'XAI n'est pas triviale. Certains modèles très complexes résistent intrinsèquement à une explication simple. De plus, la génération d'explications peut entraîner une surcharge de calcul, et l'explication elle-même doit être précise, pas seulement plausible.
Ce concept est étroitement lié à l'Interprétabilité des modèles, à l'Équité algorithmique et aux cadres de gouvernance de l'IA.
