Modèle Boîte Grise
Un modèle dont la logique interne est partiellement transparente (certains composants sont interprétables, d'autres sont opaques), équilibrant performance et explicabilité.
Des architectures hybrides qui combinent des éléments interprétables (par exemple, des arbres de décision) avec des composants opaques (par exemple, des représentations neuronales intégrées). Les modèles à boîte grise visent un compromis, en maintenant une grande précision tout en offrant une visibilité partielle. Les processus de gouvernance comprennent l’identification des segments interprétables à des fins d’audit, la documentation des parties opaques à l’aide d’outils explicatifs externes, et la limitation des comportements opaques dans des contextes à forts enjeux.
Un système d’évaluation du crédit utilise une approche de type boîte grise : un moteur fondé sur des règles gère les contrôles d’éligibilité (entièrement transparents), et un réseau de neurones prédit les scores de risque. Les agents de crédit examinent directement le résultat fondé sur des règles et consultent des explications SHAP pour le score neuronal, garantissant ainsi qu’au moins une partie de la logique de décision est intrinsèquement interprétable.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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