Transparence, Explicabilité et Interprétabilité dans les Modèles de Souscription de Crédit AI/ML
La transparence est un terme souvent cité dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), en particulier lorsqu’il s’agit de gérer les risques et les préjudices associés à son utilisation. Dans le contexte de la souscription de crédit, la transparence peut revêtir différentes significations, allant de la divulgation de l’utilisation d’outils de décision algorithmique à la compréhension du fonctionnement interne des modèles d’apprentissage automatique (ML).
Pourquoi la Transparence Est-Elle Cruciale ?
La transparence est essentielle pour garantir que les modèles de ML fonctionnent de manière équitable et non discriminatoire. Un manque de transparence peut créer des problèmes tant pour les institutions financières que pour les consommateurs, notamment en termes de réputation et de conformité réglementaire.
Les Défis de la Transparence dans les Modèles de ML
Les modèles de ML posent des défis uniques en matière de transparence en raison de leur complexité. Ces modèles peuvent créer des « boîtes noires », rendant difficile la compréhension des décisions prises. Il est donc crucial d’établir des mécanismes permettant de comprendre comment ces modèles fonctionnent et de garantir qu’ils ne renforcent pas les biais existants.
Explicabilité vs Interprétabilité
Les termes explicabilité et interprétabilité sont souvent utilisés de
