Opacité
L'absence de transparence dans la manière dont un modèle d'IA parvient à des décisions ou à des prédictions pose des défis en termes de confiance et de conformité réglementaire.
Fait référence aux modèles « boîte noire » dont les représentations internes et la logique décisionnelle sont inaccessibles ou trop complexes pour être interprétées par les humains. L'opacité soulève des problèmes dans les domaines à enjeux élevés où la capacité d'explication est requise. La gouvernance peut limiter les modèles opaques à des tâches à faible risque ou obliger à les associer à des outils d'explication externes et à des processus de révision humaine afin de réduire les risques de confiance et de conformité liés à l’opacité.
Un régulateur financier interdit l'utilisation de modèles de fraude à ensembliers profonds sans explicabilité. Par conséquent, une banque limite ces modèles opaques aux analyses internes et utilise un modèle plus simple et interprétable avec des explications LIME pour les alertes de fraude destinées à la clientèle—assurant ainsi la conformité aux exigences de transparence.
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