Machine Learning Explainability (Interprétabilité du Machine Learning)

L’interprétabilité du machine learning est le domaine de recherche qui se concentre sur la compréhension et l’explication des décisions prises par les modèles de machine learning. L’objectif est de rendre les modèles d’IA plus transparents et compréhensibles pour les utilisateurs humains. Des techniques comme LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) et SHAP (SHapley Additive exPlanations) sont utilisées pour expliquer les prédictions des modèles complexes.