Métriques XAI
Mesures quantitatives ou qualitatives (par exemple, scores d'importance des fonctionnalités, fidélité des explications) utilisées pour évaluer la qualité et la fiabilité des explications d'IA.
Métriques qui évaluent les propriétés d'explication telles que la fidélité (dans quelle mesure les explications correspondent au comportement réel du modèle), la stabilité (cohérence des explications sous des entrées similaires), la compréhension (couverture des caractéristiques clés), et la simplicité (concision pour les utilisateurs). La gouvernance utilise ces métriques pour évaluer les méthodes d'explication, définir des seuils d'acceptation et suivre l'amélioration au fil du temps.
Les explications sur les alertes de fraude d'une plate-forme de commerce électronique sont évaluées pour leur fidélité en mesurant la corrélation entre les classements d'attribution de fonctionnalités et la sensibilité réelle du modèle. Seules les méthodes d'explication avec une fidélité > 0,85 sont approuvées pour les tableaux de bord des utilisateurs finaux, garantissant des informations fiables pour les enquêteurs.
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