Transparence des IA
Le principe selon lequel les systèmes d'IA doivent être ouverts et clairs quant à leurs opérations, leurs décisions et leur utilisation des données.
Définition
La publication et la communication proactives des détails des systèmes d'IA (provenance des données, architectures des modèles, paramètres d'entraînement, mesures de performance et limites connues) afin de renforcer la confiance des parties prenantes et de faciliter la supervision.
Exemple concret
Une agence de santé publique publie un tableau de bord interactif détaillant son modèle de prévision des épidémies de COVID-19 : sources de données, dates de formation, version de l'algorithme, marges d'erreur et principales hypothèses. Les chercheurs et les décideurs peuvent télécharger le code et les données, ce qui favorise une amélioration collaborative.
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