Explicabilité et Interprétabilité de l’IA

Appliquez les techniques SHAP et LIME pour expliquer les prédictions de modèles boîte noire. Interprétez l'importance des caractéristiques, les explications locales et le comportement du modèle pour toute pipeline ML.

Auditer les modèles de ML pour détecter les biais algorithmiques, les violations d'équité et les résultats discriminatoires à l'aide de métriques d'équité établies et de cadres d'interprétabilité.

Explorez l'interprétabilité mécaniste, les classifieurs de sondage, l'analyse d'activation et la compréhension au niveau des circuits des réseaux de neurones profonds et des grands modèles de langage.

Concevoir des explications contrefactuelles et contrastives exploitables pour les décisions des modèles de ML. Générer des résultats 'ce qui devrait changer' pour les utilisateurs concernés et les auditeurs.

Naviguer les exigences d'explicabilité de l'IA selon le RGPD, la loi européenne sur l'IA et les réglementations sectorielles. Aligner la documentation de votre modèle et les résultats d'explication avec les normes de conformité.

Concevoir des cadres de transparence IA de bout en bout pour les organisations. Faire le lien entre les résultats d'explicabilité technique, la communication avec les parties prenantes, les structures de gouvernance et la confiance des utilisateurs.

Utiliser des méthodes d'attribution de caractéristiques pour déboguer les modèles ML, détecter les corrélations fallacieuses, identifier les fuites de données et diagnostiquer les comportements inattendus des modèles grâce à l'interprétabilité.

Appliquez TCAV, les vecteurs d'activation de concepts et les méthodes XAI basées sur les concepts pour expliquer les modèles d'apprentissage profond en termes humains significatifs, au-delà des attributions brutes de caractéristiques.

Rédigez des fiches modèles rigoureuses, des évaluations d'impact algorithmique et une documentation XAI pour les systèmes de ML. Communiquez clairement le comportement, les limites et les résultats d'explication des modèles.

Visualisez et interprétez les schémas d'attention dans les modèles de transformeurs et les LLM. Identifiez les têtes d'attention, les structures d'attention croisée et l'attribution au niveau des tokens pour les tâches de NLP et de vision.