XAI (Explainable AI)
L’IA explicable (XAI – Explainable Artificial Intelligence) désigne l’ensemble des méthodes, techniques et outils permettant de rendre les modèles d’intelligence artificielle plus transparents et compréhensibles. Alors que de nombreux modèles modernes, notamment les réseaux de neurones profonds, sont souvent qualifiés de “boîtes noires” en raison de leur complexité et de l’opacité de leurs décisions, la XAI vise à fournir des explications intelligibles pour les utilisateurs, les régulateurs et les décideurs.
L’importance de la XAI est double. D’une part, elle renforce la confiance dans les systèmes d’IA en permettant de comprendre pourquoi un modèle a pris une décision donnée (par exemple, pourquoi un modèle médical prédit qu’un patient est à risque). D’autre part, elle joue un rôle crucial en matière de conformité réglementaire, en particulier dans les secteurs sensibles comme la santé, la finance ou le secteur public, où les décisions automatisées doivent être justifiées et auditées.
Plusieurs approches sont utilisées pour rendre l’IA explicable :
- Méthodes post-hoc : techniques qui interviennent après l’entraînement d’un modèle, comme LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) ou SHAP (SHapley Additive exPlanations), permettant d’attribuer l’importance des variables d’entrée dans une prédiction.
- Modèles interprétables par conception : algorithmes dont la structure est compréhensible par nature, comme les arbres de décision, les règles logiques ou les modèles linéaires.
- Visualisation et analyse de caractéristiques : par exemple en vision par ordinateur, l’utilisation de cartes de saillance pour montrer quelles zones d’une image influencent le plus la prédiction d’un modèle.
La XAI est devenue un champ de recherche prioritaire avec l’essor de l’IA dans des domaines critiques. Elle est soutenue par de grands programmes internationaux (DARPA XAI, initiatives européennes sur l’IA de confiance) et s’impose comme un pilier pour développer des systèmes d’IA responsables, auditables et dignes de confiance.
Références :
- DARPA XAI Program : https://www.darpa.mil/program/explainable-artificial-intelligence
- Wikipedia – Explainable artificial intelligence : https://en.wikipedia.org/wiki/Explainable_artificial_intelligence
- Ribeiro et al. (2016), “Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier (LIME)
- Lundberg & Lee (2017), A Unified Approach to Interpreting Model Predictions (SHAP)
