Dernière mise à jour :
Méthodes utilisées pour interpréter et comprendre les décisions prises par les modèles d'IA, telles que LIME, SHAP et les cartes de saillance.
Une boîte à outils d'approches agnostiques (LIME, SHAP) et spécifiques aux modèles (saillance pour les CNN, visualisation de l'attention) qui génèrent des attributions de caractéristiques, visualisent les processus de décision et produisent des explications contrefactuelles. Les meilleures pratiques de gouvernance incluent la sélection de techniques adaptées au type de modèle, la validation de la précision des explications et l'intégration de ces explications dans les flux de travail des utilisateurs finaux.
Exemple concret :
Une chaîne de vente au détail utilise SHAP pour expliquer ses prévisions de perte de clientèle : chaque enregistrement indique que « des dépenses mensuelles élevées » et « des réclamations récentes concernant le service » sont les principaux facteurs contributifs. Les responsables de la réussite client s'appuient sur ces explications pour personnaliser les offres de fidélisation, améliorant ainsi la satisfaction de la clientèle.
