Comment pouvez-vous mesurer l’interprétabilité de l’IA ?

2 Quelles sont les dimensions de l’interprétabilité de l’IA ?

L’interprétabilité de l’IA est un concept complexe qui change en fonction du contexte, du public et de l’objectif du système d’IA. Des facteurs tels que le type de système d’IA (p. ex. basé sur des règles, statistique, neuronal ou hybride), le niveau du système d’IA (p. ex. composant, module ou système complet), la tâche du système d’IA (p. ex. classification, régression, regroupement, génération), le domaine du système d’IA (p. ex. médical, financier, juridique), l’utilisateur du système d’IA (p. ex. expert, novice, profane), et l’objectif du système d’IA (p. ex. informer, conseiller, persuader, contrôler) peuvent tous affecter l’interprétabilité. La complexité et l’opacité de sa structure interne et de sa logique, la façon dont il interagit avec d’autres composants ou systèmes, le degré de définition et de structure d’un problème et d’une solution, la sensibilité et l’importance d’un résultat et d’un impact, les connaissances de base et les attentes d’un utilisateur à l’égard d’un système d’IA, ainsi que son intention et sa valeur, sont tous des considérations importantes lors de l’évaluation de l’interprétabilité d’une IA.

3 Comment mesurer l’interprétabilité de l’IA ?

La mesure de l’interprétabilité de l’IA n’est pas une approche universelle; Différentes dimensions peuvent nécessiter des méthodes et des critères différents. Les approches courantes pour évaluer l’interprétabilité de l’IA comprennent des méthodes quantitatives, telles que l’exactitude, la fidélité, la complexité et la cohérence; les méthodes qualitatives, comme les sondages, les entrevues ou les observations; et des méthodes hybrides qui combinent les deux. Les méthodes quantitatives mesurent dans quelle mesure un système d’IA ou son explication correspond à la réalité de terrain, aux données ou aux attentes des utilisateurs. Les méthodes qualitatives évaluent comment l’utilisateur perçoit, comprend et fait confiance au système d’IA ou à son explication. Les méthodes hybrides fournissent une vue complète de l’interprétabilité de l’IA en combinant des mesures quantitatives et qualitatives.

4 Comment améliorer l’interprétabilité de l’IA ?

Selon les résultats de votre mesure, vous voudrez peut-être améliorer l’interprétabilité de votre système d’IA en appliquant diverses techniques. L’ingénierie des fonctionnalités peut impliquer la sélection, la transformation ou la création de fonctionnalités pertinentes, significatives et compréhensibles pour le système d’IA et l’utilisateur. La sélection de modèles peut vous aider à comparer et à évaluer différents types de modèles et à choisir celui qui convient le mieux à votre tâche, à votre domaine et à votre utilisateur. La génération d’explications peut produire une explication précise, fidèle, simple et cohérente pour le système d’IA et l’utilisateur. Enfin, la présentation d’explications peut présenter une explication claire, concise et cohérente pour le système d’IA et l’utilisateur. Ces techniques peuvent vous permettre de fournir différents types d’explications adaptées au niveau, à l’objectif et aux préférences de votre utilisateur dans différents modes et formats tels que le texte, les graphiques, l’audio ou la vidéo.

5 Comment évaluer l’interprétabilité de l’IA ?

Après avoir amélioré l’interprétabilité de votre système d’IA, vous pouvez évaluer son efficacité et son impact en effectuant des tests fonctionnels, utilisateurs et d’impact. Les tests fonctionnels vérifient la précision, la fidélité, la complexité et la cohérence du système d’IA et de son explication, en vérifiant s’ils sont conformes aux réglementations, aux directives et aux principes de l’éthique de l’IA. Les tests utilisateurs mesurent la satisfaction, la confiance et le confort de l’utilisateur et de la partie prenante avec le système d’IA et son explication, en évaluant s’ils améliorent la compréhension, la confiance et l’engagement. Les tests d’impact analysent les résultats, les conséquences et les implications du système d’IA et son explication pour voir s’ils favorisent ou nuisent au bien social, à la dignité humaine et à la durabilité écologique. Tous ces tests aident à déterminer si le système d’IA et son explication fonctionnent comme prévu et attendu.