Linterprétabilité

Linterprétabilité est la capacité d'un système d'intelligence artificielle ou d'un modèle prédictif à être compris par un humain, en expliquant les mécanismes qui sous-tendent une décision ou une prédiction. Elle vise à rendre les résultats plus transparents, vérifiables et contestables, facilitant l'audit, la validation et l'acceptabilité des modèles.

Elle se distingue en deux grandes approches. L'interprétabilité intrinsèque désigne des modèles qui sont eux-mêmes intelligibles et transparents, comme les régressions linéaires, les arbres de décision simples ou certains modèles à structure limitée. L'interprétabilité post-hoc concerne des modèles plus complexes et utilise des méthodes externes pour générer des explications après coup, sans modifier le modèle lui-même.

On distingue également l'interprétabilité globale et locale. L'interprétabilité globale cherche à comprendre le comportement du modèle dans son ensemble, tandis que l'interprétabilité locale vise à expliquer une prédiction particulière. Des techniques telles que LIME, SHAP, les analyses de dépendance partielle, les explications contrefactuelles et les modèles substituts (surrogate models) sont couramment utilisées pour produire des explications pertinentes.

Évaluation et enjeux: l'interprétabilité s'appuie sur des critères comme la fidélité (fiabilité des explications par rapport au modèle réel), la stabilité (cohérence des explications sous variations mineures des données) et la lisibilité pour les utilisateurs. Un compromis existe souvent entre performance et interprétabilité; des explications peuvent aussi introduire des biais ou être utilisées de manière trompeuse si elles ne reflètent pas fidèlement les mécanismes du modèle.

Dans les domaines sensibles comme la finance, la santé ou le droit, et dans les cadres régulatoires, l'interprétabilité est considérée comme un élément clé de gouvernance des modèles, contribuant à la transparence, à la responsabilité et à la confiance. Des recherches continuent d'améliorer les méthodes d'explication tout en respectant les enjeux éthiques et juridiques.