Le guide complet sur la transparence, l’expliquabilité et l’interprétabilité de l’IA
Dans le domaine de l’intelligence artificielle, des termes tels que la transparence, l’expliquabilité et l’interprétabilité sont souvent évoqués. Cependant, leur définition et leur évaluation concrète restent souvent floues. Cet article vise à éclaircir ces concepts et à fournir des recommandations pratiques pour leur mise en œuvre.
Transparence
La transparence se réfère à la capacité d’un système d’IA à fournir des informations appropriées concernant son fonctionnement et ses résultats. Selon le cadre de gestion des risques de l’IA du NIST, la transparence peut répondre à la question de « ce qui s’est passé » dans le système.
Le cadre ISO 42001 souligne que la transparence inclut des aspects comme la provenance des données et la capacité à expliquer comment ces données influencent les résultats d’un système d’IA.
La réglementation de l’UE sur l’IA stipule que la transparence doit permettre une traçabilité et une explicabilité appropriées, tout en informant les utilisateurs de leurs droits et des capacités du système.
Expliquabilité
L’expliquabilité est la capacité de présenter les mécanismes sous-jacents d’un système d’IA de manière compréhensible. Le NIST définit l’expliquabilité comme la capacité à répondre à la question de « comment » une décision a été prise dans le système.
Les cadres ISO et les recommandations de l’UE soulignent également l’importance de fournir des explications claires sur les facteurs influençant les résultats d’un système d’IA.
Interprétabilité
L’interprétabilité se réfère à la capacité d’un utilisateur à comprendre et à prédire pourquoi un système d’IA produit un résultat donné. Selon le cadre du NIST, l’interprétabilité peut répondre à la question de « pourquoi » une décision a été prise, en tenant compte du contexte et de la signification des résultats pour l’utilisateur.
Il est crucial de noter que l’interprétabilité est souvent considérée comme un aspect fondamental pour garantir la confiance des utilisateurs dans les décisions prises par les systèmes d’IA.
Recommandations pour la mise en œuvre
Pour garantir une transparence, une expliquabilité et une interprétabilité efficaces, il est recommandé de :
- Maintenir un inventaire des données utilisées dans l’entraînement des modèles.
- Documenter les processus de développement et les choix de conception.
- Fournir des interfaces d’explication accessibles aux utilisateurs.
- Établir des mécanismes de communication claire sur les décisions prises par l’IA.
En conclusion, bien que la transparence, l’expliquabilité et l’interprétabilité soient des concepts critiques dans le domaine de l’IA, leur mise en œuvre nécessite des efforts concertés de la part des organisations pour garantir une utilisation responsable et éthique des systèmes d’IA.
