Concepts Cruciaux en IA : Transparence et Explicabilité
La transparence et l’explicabilité sont des concepts essentiels dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), surtout dans un contexte où de nombreux professionnels, même au sein de l’IT, ne maîtrisent pas entièrement le fonctionnement de ces systèmes. Bien qu’ils soient souvent discutés dans le cadre de l’IA éthique, de l’IA responsable et de la gouvernance de l’IA, ces deux notions, bien que liées, ont des significations distinctes et servent des objectifs différents.
Transparence : Citer vos sources
La transparence en IA fait référence au degré auquel les informations concernant la conception, le fonctionnement et les processus décisionnels d’un système d’IA sont ouvertes, accessibles et compréhensibles pour les parties prenantes. Cela favorise une communication claire et une visibilité sur le fonctionnement des systèmes d’IA, permettant aux parties prenantes de saisir divers aspects du système.
Les éléments clés de la transparence en IA incluent :
- Conception et Développement : Partager des informations sur la conception, l’architecture et les processus d’entraînement des systèmes d’IA, y compris le type de données utilisées et les modèles mis en œuvre.
- Données et Entrées : Être clair sur les sources et les types de données utilisées pour entraîner et faire fonctionner le système d’IA, ainsi que sur toute transformation ou augmentation appliquée aux données d’entrée.
- Gouvernance et Responsabilité : Fournir des informations sur qui est responsable du développement, du déploiement et de la gouvernance du système d’IA.
Explicabilité : Montrez votre travail
L’explicabilité en IA désigne la capacité à fournir des raisons ou des justifications compréhensibles pour les décisions, les résultats ou le comportement des systèmes. Elle met l’accent sur l’explication des raisons d’une décision particulière.
Les éléments clés de l’explicabilité en IA incluent :
- Justification des Décisions : Détails sur les facteurs et la logique ayant conduit à une décision ou un résultat spécifique.
- Interprétabilité des Modèles : Rendre les modèles d’IA interprétables afin que les parties prenantes puissent comprendre les mécanismes sous-jacents des décisions.
- Compréhensibilité Humaine : Les explications doivent être en un format facilement compréhensible, même par des non-experts.
Construire la Confiance dans l’IA
Chaque nouvelle technologie nécessite du temps pour établir la confiance. Il y a quinze ans, peu de gens faisaient confiance aux applications critiques à mise à l’échelle automatique. Aujourd’hui, cela est attendu comme une capacité fondamentale. La transparence du processus et l’explication du fonctionnement du système peuvent grandement contribuer à réduire le fossé entre l’introduction et l’adoption.
En conclusion, la transparence offre une vue d’ensemble des opérations du système d’IA, tandis que l’explicabilité se penche sur les raisons derrière des décisions ou résultats spécifiques. Les deux sont critiques pour le succès de l’IA et pour que les entreprises puissent réaliser ses avantages, notamment en matière de service client amélioré, de productivité accrue et de prise de décision plus rapide.
