Apprentissage automatique explicable
Des modèles d'apprentissage automatique conçus pour fournir des explications claires et compréhensibles à leurs prévisions et décisions.
Définition
Il s'agit de choisir des algorithmes intrinsèquement interprétables (arbres de décision, listes de règles) ou de créer des modèles hybrides qui équilibrent précision et transparence. Les meilleures pratiques en matière de gouvernance incluent la documentation de la logique des modèles, les tests de clarté des explications par les utilisateurs et la restriction des modèles opaques aux applications à faible risque lorsqu'il existe des alternatives explicables.
Exemple concret
Un prêteur hypothécaire utilise un modèle d'arbre de décision explicable pour les approbations initiales des prêts. Chaque processus de décision est traduit en règles en langage clair (par exemple, « Si le revenu est supérieur à 50 000 dollars et que la cote de solvabilité est supérieure à 700, approuvez »), permettant aux agents de crédit et aux auditeurs de retracer chaque approbation directement en fonction de critères lisibles par l'homme.
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