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Intelligence artificielle explicative

L'intelligence artificielle explicative (XAI) désigne une approche de l'intelligence artificielle qui vise à fournir des explications compréhensibles sur les résultats et les décisions d'un système d'IA. Contrairement à de nombreux modèles d'IA qui peuvent sembler comme des boîtes noires, l'objectif de l'XAI est de rendre les processus de l'IA transparents et compréhensibles pour les utilisateurs humains.

Pourquoi est-ce important ?

L'explicabilité de l'IA est devenue un enjeu majeur, surtout dans des domaines sensibles tels que la santé et la finance. Lorsque des systèmes d'IA prennent des décisions qui peuvent avoir un impact sur la vie des individus ou sur des décisions financières importantes, il est crucial de pouvoir comprendre les raisons derrière ces décisions. L'XAI permet de répondre à cette demande de transparence en fournissant des explications sur les facteurs qui ont influencé les résultats de l'IA. Cela permet aux utilisateurs de comprendre et d'interpréter les sorties de l'IA, d'établir la confiance et de garantir l'équité et la responsabilité des décisions prises par l'IA.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, l'explicabilité de l'IA est devenue une exigence croissante dans de nombreux secteurs. Les systèmes d'IA utilisés dans les domaines de la santé, de la finance, de la justice et d'autres domaines sensibles doivent fournir des explications claires et compréhensibles sur leurs résultats. Les techniques et les méthodes d'XAI sont utilisées pour analyser les modèles d'IA, identifier les facteurs qui influencent les décisions, détecter les biais potentiels et permettre aux utilisateurs de comprendre les raisons derrière les prédictions ou les recommandations de l'IA. L'XAI joue un rôle essentiel dans la construction de la confiance et de la crédibilité des systèmes d'IA, tout en garantissant la transparence, l'équité et la responsabilité dans leur utilisation.

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