Techniques d’XAI

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Folkert Stijnman

ML Engineer

Explications XAI

 

  • Explications spécifiques au modèle
  • Explications indépendantes du modèle
  • Explications locales
  • Explications globales

illustration d’une personne devant un tableau rempli d’informations scientifiques liées à l’IA

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Explications spécifiques au modèle

graphique d’un arbre de décision

  • Spécifiques au fonctionnement d’un modèle
  • Visualisation d’arbre de décision propre au modèle d’arbre
Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Explications indépendantes du modèle

graphique d’un couteau suisse

  • Comme un couteau suisse
  • Flexible et adaptable
  • Donne des insights sur tout modèle
Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Explications locales

graphique d’un grand téléobjectif

  • Zoom sur une prédiction précise
  • Raisons d’un résultat spécifique
Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Explications globales

graphique d’une vue panoramique

  • Explication de la prise de décision globale
  • Vision d’ensemble
Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Choisir la bonne explication

Selon le besoin et le contexte :

  • Explication indépendante du modèle : multi‑modèles, simplicité, flexibilité
  • Explication spécifique au modèle : profondeur et détail pour un modèle donné
  • Explication locale : décision individuelle, surtout en contexte critique
  • Explication globale : compréhension du comportement général du modèle
Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Passons à la pratique !

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

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