L'IA Explicable (XAI) : Ouvrir la Boîte Noire de l'Intelligence Artificielle
À mesure que l'intelligence artificielle (IA) prend des décisions de plus en plus importantes dans nos vies, une question cruciale se pose : pouvons-nous lui faire confiance ? Souvent, les modèles d'IA complexes fonctionnent comme des "boîtes noires" : ils fournissent une réponse, mais sans expliquer leur raisonnement. C'est ici qu'intervient l'IA explicable (XAI), un champ de recherche qui, en 2025, est devenu essentiel pour rendre les décisions de l'IA transparentes et compréhensibles.
L'importance de l'explicabilité est primordiale dans les secteurs à haut risque. En médecine, un médecin doit comprendre pourquoi une IA suggère un certain diagnostic. En finance, un client a le droit de savoir pourquoi sa demande de prêt a été refusée. Sans cette transparence, il est impossible de vérifier si les décisions sont justes et éthiques. Comme le souligne IBM, la confiance est essentielle pour l'adoption de l'IA.
L'XAI développe des techniques pour éclairer ce processus. Par exemple, pour…