Interprétabilité des modèles

L’interprétabilité des modèles en intelligence artificielle désigne la capacité à comprendre, expliquer et interpréter les décisions et les prédictions des systèmes d’IA, notamment en identifiant les facteurs et les caractéristiques qui influent sur les résultats, afin de garantir la transparence, la confiance et la responsabilité.

Exemple : Un modèle d’apprentissage profond utilisé pour la détection de la fraude financière est conçu pour être interprétable, permettant aux analystes de sécurité de comprendre les caractéristiques des transactions suspectes prédites par le modèle, ce qui facilite la détection des comportements frauduleux et la prise de décision éclairée.

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