Interpretability
L’interprétabilité désigne la capacité à comprendre et expliquer les décisions ou prédictions d’un modèle d’intelligence artificielle. Elle permet de savoir pourquoi et comment un modèle arrive à un certain résultat.
Contexte
Avec la montée en puissance des modèles complexes (deep learning, réseaux neuronaux profonds), l’interprétabilité est devenue un enjeu majeur. Dans des secteurs critiques comme la santé, la finance ou la justice, il ne suffit pas d’obtenir une prédiction : il faut aussi être en mesure de justifier cette décision auprès des experts, des régulateurs et des usagers.
Exemples d’applications
- Santé : expliquer pourquoi un modèle de diagnostic médical prédit un risque élevé de cancer.
- Banque : justifier l’acceptation ou le rejet d’un crédit en fonction de critères mesurables.
- Justice : éviter les biais discriminatoires dans les systèmes d’aide à la décision judiciaire.
Avantages et limites
- ✅ Accroît la confiance des utilisateurs et des régulateurs.
- ✅ Favorise une adoption responsable de l’IA.
- ❌ Difficile à atteindre pour les modèles complexes (black boxes).
- ❌ Peut nécessiter des compromis entre performance et transparence.
L’interprétabilité n’est pas qu’une question technique : c’est un enjeu de gouvernance et de confiance. Dans un contexte où les modèles deviennent de véritables « boîtes noires », la capacité à fournir des explications claires conditionne l’acceptabilité sociale et réglementaire des systèmes d’IA.
On distingue souvent les modèles naturellement interprétables (arbres de décision, régressions logistiques) des modèles plus complexes nécessitant des méthodes d’explication a posteriori. Parmi ces dernières, on retrouve des approches comme LIME, SHAP, ou les cartes de chaleur qui mettent en évidence quelles zones d’une image ont le plus influencé une prédiction.
Un défi majeur réside dans le risque de sur-simplification : une explication visuelle ou un score de contribution peut masquer des interactions beaucoup plus complexes entre variables. C’est pourquoi l’interprétabilité doit être utilisée avec prudence, comme un outil d’accompagnement à la décision plutôt qu’une vérité absolue.
📚 Références
- Doshi-Velez, F., Kim, B. (2017). Towards a Rigorous Science of Interpretable Machine Learning.
