Model Explainability
L’explicabilité des modèles (model explainability) est devenue un enjeu central de l’intelligence artificielle moderne. Derrière ce terme se cache la capacité à comprendre pourquoi un algorithme a pris une décision donnée, qu’il s’agisse de classer une image comme « malade » ou « saine », de recommander un crédit ou de rejeter une candidature.
Dans un monde où les réseaux de neurones profonds comptent parfois des millions de paramètres, la boîte noire inquiète. Comment justifier une prédiction à un patient, à un régulateur ou à un juge si l’on n’est pas capable d’en retracer la logique ? C’est pourquoi l’explicabilité est étroitement liée aux notions de transparence, de responsabilité et de confiance.
Des approches variées existent :
- Les méthodes post-hoc comme LIME ou SHAP, qui cherchent à expliquer après coup les sorties du modèle.
- Les modèles intrinsèquement interprétables, comme les arbres de décision ou les régressions linéaires.
- Les visualisations d’attention dans les modèles de langage, qui montrent quels mots influencent le plus la prédiction.
L’explicabilité n’est pas qu’une exigence éthique : elle devient aussi une obligation réglementaire, notamment avec l’AI Act européen. Elle permet en outre d’identifier les biais, de renforcer la robustesse et de créer un dialogue plus clair entre ingénieurs, décideurs et utilisateurs.
L’explicabilité se heurte souvent à un dilemme : plus un modèle est simple, plus il est facile à interpréter, mais moins il est performant. Les régressions linéaires ou arbres de décision sont transparents, mais rarement compétitifs face aux réseaux neuronaux profonds. Ces derniers, malgré leur puissance, sont perçus comme des « boîtes noires ». Trouver le bon compromis entre performance et lisibilité reste une priorité pour la recherche.
En Europe, le RGPD a introduit le droit à une explication des décisions automatisées, incitant les entreprises à rendre leurs modèles plus transparents. Des réglementations similaires apparaissent dans la finance, l’assurance ou la santé. L’explicabilité devient ainsi autant une obligation légale qu’un avantage compétitif.
Les recherches actuelles s’orientent vers des modèles hybrides alliant performance et interprétabilité, mais aussi vers une explicabilité adaptée à l’utilisateur. Un médecin, un patient ou un auditeur financier n’auront pas les mêmes besoins. Adapter les explications au public visé est un enjeu central pour une IA responsable.
L’explicabilité est avant tout une question de confiance. Un système dont on comprend les décisions inspire plus facilement l’adhésion des utilisateurs, réduit les risques juridiques et favorise l’acceptation sociale des technologies d’IA.
🔗 Références :
- Ribeiro et al., "Why Should I Trust You?": Explaining the Predictions of Any Classifier (KDD 2016)
