Matrice Jacobienne
En termes d'explicabilité de l'IA, la matrice de toutes les dérivées partielles d'ordre un des sorties d'un modèle par rapport à ses entrées, utilisée pour évaluer la sensibilité et l'importance des caractéristiques.
Un outil mathématique qui quantifie la manière dont de légères variations de chaque dimension d’entrée affectent chaque dimension de sortie — dans les réseaux de neurones, il peut être utilisé pour calculer des cartes de saillance ou mesurer la sensibilité locale. La gouvernance utilise des métriques fondées sur le Jacobien pour identifier les vulnérabilités (p. ex., la sensibilité aux attaques adversariales) et pour générer des explications mettant en évidence les caractéristiques d’entrée qui influencent le plus une décision donnée.
Dans une IA d’imagerie médicale, les ingénieurs calculent le Jacobien pour chaque pixel par rapport à la probabilité de « tumeur ». Les régions de forte magnitude sur la carte de saillance révèlent quelles zones de l’image orientent le diagnostic, aidant les radiologues à vérifier que le modèle se concentre sur des caractéristiques anatomiques plausibles plutôt que sur des artefacts.
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