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.
Désigne les modèles « boîte noire » dont les représentations internes et la logique décisionnelle sont inaccessibles ou trop complexes pour être interprétées par l’être humain. L’opacité soulève des enjeux dans les domaines à forts impacts, où l’explicabilité est requise. La gouvernance peut limiter les modèles opaques aux tâches à faible risque ou imposer leur association avec des outils externes d’explicabilité et des processus de revue humaine, afin d’atténuer les risques de confiance et de conformité liés à l’opacité.
Une autorité de régulation financière interdit l’utilisation de modèles de détection de fraude à ensembles profonds sans explicabilité. Une banque limite donc ces modèles opaques aux analyses internes et utilise, pour les alertes de fraude destinées aux clients, un modèle plus simple et interprétable avec des explications LIME, garantissant ainsi la conformité aux exigences de transparence.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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