Explainability
L’explicabilité en intelligence artificielle désigne la capacité d’un modèle à fournir des explications claires et compréhensibles sur ses prédictions ou décisions. Contrairement à la simple performance chiffrée (précision, rappel), l’explicabilité vise à rendre le processus de décision transparent pour les humains.
Contexte et importance
Avec la montée des modèles complexes — réseaux de neurones profonds, modèles génératifs ou ensembles d’algorithmes — les systèmes d’IA deviennent souvent des “boîtes noires”. Dans des secteurs critiques comme la santé, la justice ou la finance, comprendre pourquoi un modèle prend une décision est indispensable pour garantir la conformité réglementaire, limiter les biais et instaurer la confiance.
Applications
- Santé : justifier pourquoi un algorithme recommande un traitement ou détecte une anomalie médicale.
- Finance : expliquer le refus d’un crédit afin d’être conforme aux obligations légales.
- Justice : garantir que les systèmes d’aide à la décision respectent l’équité et ne reproduisent pas des discriminations.
- Industrie : interpréter les causes d’une panne prédite par un modèle de maintenance prédictive.
Techniques associées
- Méthodes globales : importance des variables, modèles simplifiés.
- Méthodes locales : LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), SHAP (SHapley Additive exPlanations).
- Visualisations : cartes de chaleur pour les réseaux de neurones (saliency maps).
L’explicabilité en IA ne se réduit pas à une exigence réglementaire : c’est un facteur de confiance entre l’utilisateur et le système. Lorsqu’un modèle propose une décision, l’utilisateur doit comprendre sur quelles bases elle repose, au risque sinon de la rejeter.
Différentes approches existent. Certaines visent à interpréter directement les modèles en analysant les poids ou les règles sous-jacentes. D’autres privilégient des techniques d’explication locale, comme SHAP ou LIME, qui décrivent les raisons d’une prédiction spécifique plutôt que le fonctionnement global.
Au-delà de l’aspect technique, l’explicabilité joue aussi un rôle social et éthique : elle permet de détecter des biais, de rendre des comptes aux régulateurs et de faciliter l’appropriation de l’IA par des professionnels non spécialistes. Dans des secteurs comme la santé ou la justice, cette transparence est une condition de légitimité.
Références
- Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). “Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier. KDD.
- Molnar, C. (2022). Interpretable Machine Learning.
