Interpretabilité

 

Interprétabilité vs explicabilité : L’Interprétabilité selon différentes approches (2/3)

Public ciblé : Tout public  Dernière mise à jour : 20/10/2020 Cet article est également co-publié sur le Blog Binaire blog de médiation du magazine "Pour la Science"  Si les réseaux de neurones artificiels font partie des algorithmes de Machine Learning les plus précis, ils sont cependant aujourd’hui les plus obscurs pour l’humain (Figure 1).  En effet, dans l’approche que les chercheurs et développeurs ont eu pendant des années, ils ont souvent négligé ou oublié l’interprétabilité et la transparence de... Lire la suite

Interprétabilité vs explicabilité : comprendre vs expliquer son réseau de neurones (1/3)

Public ciblé : Tout public, lycéen·ne·s  Dernière mise à jour : 28/08/2020 Cet article est également co-publié sur le Blog Binaire blog de médiation du magazine "Pour la Science"  Comment comprendre et expliquer une décision automatisée prise1  avec un algorithme de ce qu’on appelle l’Intelligence Artificielle, ou IA, (par exemple un réseau de neurones) ? Il est plus qu’important de pouvoir expliquer et interpréter ces résultats, parfois bluffants ou tout simplement contre-intuitifs, qui orientent souvent nos décisions humaines. Cette problématique... Lire la suite