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Glossaire

Explicabilité de l'IA

Explicabilité de l'IA

Explicabilité de l'IA

La mesure dans laquelle les mécanismes internes d'un système d'intelligence artificielle peuvent être compris et interprétés par l'être humain.

La mesure dans laquelle les mécanismes internes d'un système d'intelligence artificielle peuvent être compris et interprétés par l'être humain.

Mis à jour

La suite de méthodes (modèles de substitution, attribution de caractéristiques, contrefactuels) et de processus (documentation, tableaux de bord intuitifs) qui rendent les décisions de l'IA transparentes, afin que les parties prenantes puissent en comprendre, contester et sécuriser les résultats.

Exemple

Un modèle d'évaluation du crédit utilise SHAP pour mettre en évidence les facteurs financiers (par exemple, un « historique de crédit insuffisant ») qui ont influencé un refus. Les agents de crédit examinent ces explications parallèlement aux recommandations de l'IA, permettant ainsi aux demandeurs de corriger les inexactitudes et de solliciter un examen humain.

Gouvernez l’IA que vous utilisez réellement.

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Partez de ce qui est déjà utilisé.

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Réservez une démo et nous vous montrerons comment Enzai détecte l’IA utilisée, attribue un responsable à chaque système et en conserve la trace.

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