Explicabilité - Historique des versions

Arianne le 5 décembre 2025 à 21:43

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	==Définition==		==Définition==
	D'un point de vue d'ingénierie, caractère de ce qui est explicable. Un [[algorithme]] est explicable s’il est possible de rendre compte de ses résultats explicitement à partir des [[données]] et des [[Attribut\|attributs]] d'une situation. Autrement dit, s’il est possible de mettre en relation les données d’une situation et leurs conséquences sur les résultats de l'algorithme ([[Causalité\|causalité]]).		D'un point de vue d'ingénierie, caractère de ce qui est explicable.

			Un [[algorithme]] est explicable s’il est possible de rendre compte de ses résultats explicitement à partir des [[données]] et des [[Attribut\|attributs]] d'une situation. Autrement dit, s’il est possible de mettre en relation les données d’une situation et leurs conséquences sur les résultats de l'algorithme ([[Causalité\|causalité]]).

	D'un point de vue d'[[IA responsable]], l'explicabilité est associée à la notion d'explication en tant qu'interface entre les humains et un décideur qui est, en même temps, une représentation exacte du décideur et compréhensible pour des êtres humains.		D'un point de vue d'[[IA responsable]], l'explicabilité est associée à la notion d'explication en tant qu'interface entre les humains et un décideur qui est, en même temps, une représentation exacte du décideur et compréhensible pour des êtres humains.

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	==Español==		==Español==
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	''''' explicabilidad '''''		''''' explicabilidad '''''

Pitpitt le 10 septembre 2025 à 03:26

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	[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
	[[Catégorie:101]]		[[Catégorie:101]]
	~~[[Catégorie:Publication]]~~

Patrickdrouin le 9 septembre 2025 à 18:28

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	==Compléments==		==Compléments==
			Les gens qui conçoivent et utilisent les systèmes d’IA doivent pouvoir expliquer de manière compréhensible les fonctionnalités du système, le contexte d’utilisation (où, quand, comment et pourquoi) ainsi que les résultats obtenus, limitant ainsi l’effet de la « boîte noire ». Ceci est particulièrement important lorsque les résultats du système d’IA contribuent à des prises de décision de nature sensible, comme dans les domaines de la santé, de l’éducation, des finances, etc.

			Il existe des systèmes d’IA utilisés pour approuver ou refuser des prêts bancaires. Si un système refuse un prêt à un individu, il est essentiel de pouvoir expliquer pourquoi cette décision a été prise. Sans explicabilité, cette personne ne saurait pas quelles informations ont été utilisées ni comment elles ont été interprétées, ce qui pourrait mener à des sentiments d’injustice ou de discrimination.

			<hr/>
	En cherchant à expliquer selon une [[Causalité\|approche causale]], c'est à dire des causes vers les effets, l'explicabilité va plus loin que l'[[interprétabilité]].		En cherchant à expliquer selon une [[Causalité\|approche causale]], c'est à dire des causes vers les effets, l'explicabilité va plus loin que l'[[interprétabilité]].

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	Source: Villani, Cédric (2018). ''Donner un sens à l'intelligence artificielle pour une stratégie nationale et européenne'', Paris, Collège de France, 235 pages.		Source: Villani, Cédric (2018). ''Donner un sens à l'intelligence artificielle pour une stratégie nationale et européenne'', Paris, Collège de France, 235 pages.

	[https://www.ledevoir.com/contenu-commandite/548472/thales-l-importance-d-instaurer-la-confiance-en-l-ia ~~Source:~~ Le Devoir, ''Thales : L'importance d'instaurer la confiance en l'IA''.]		[https://www.obvia.ca/sites/obvia.ca/files/ressources/202501-OBV-Out-Glossaire_Obvia.pdf Glossaire de l'Obvia - Explicabilité]

			[https://www.ledevoir.com/contenu-commandite/548472/thales-l-importance-d-instaurer-la-confiance-en-l-ia Le Devoir, ''Thales : L'importance d'instaurer la confiance en l'IA''.]

	[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=Explicabilit%C3%A9&index=frt&codom2nd_wet=1#resultrecs ~~Source:~~ TERMIUM Plus]		[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=Explicabilit%C3%A9&index=frt&codom2nd_wet=1#resultrecs TERMIUM Plus]

	[https://perso.math.univ-toulouse.fr/mllaw/home/statisticien/explicabilite-des-decisions-algorithmiques/ ~~Source :~~ Université de Toulouse]		[https://perso.math.univ-toulouse.fr/mllaw/home/statisticien/explicabilite-des-decisions-algorithmiques/ Université de Toulouse]

	[https://arxiv.org/pdf/1910.10045.pdf ~~Source :~~ arviX]		[https://arxiv.org/pdf/1910.10045.pdf arviX]

	[[Utilisateur:Patrickdrouin \| Source: Termino]]		[[Utilisateur:Patrickdrouin \| Source: Termino]]
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	[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
	[[Catégorie:101]]		[[Catégorie:101]]
			[[Catégorie:Publication]]

Jean-Sébastien Zavalone le 22 juillet 2025 à 01:43

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	==Anglais==		==Anglais==
	'''explicability'''		'''explicability'''

			==Español==

			''''' explicabilidad '''''

			''Desde el punto de vista de la ingeniería, explicabilidad.''
			''Un algoritmo es explicable si es posible dar cuenta de sus resultados explícitamente a partir de los datos y atributos de una situación.
			En otras palabras, si es posible relacionar los datos de una situación con sus consecuencias sobre los resultados del algoritmo (causalidad).''

			''Desde el punto de vista de la IA responsable, la explicabilidad está asociada a la noción de explicación como interfaz entre los seres humanos y un responsable de la toma de decisiones que es, al mismo tiempo, una representación exacta del responsable de la toma de decisiones y comprensible para los seres humanos.''

	==Sources==		==Sources==

	Source: Villani, Cédric (2018). ''Donner un sens à l'intelligence artificielle pour une stratégie nationale et européenne'', Paris, Collège de France, 235 pages.		Source: Villani, Cédric (2018). ''Donner un sens à l'intelligence artificielle pour une stratégie nationale et européenne'', Paris, Collège de France, 235 pages.

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	[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
	[[Catégorie:101]]		[[Catégorie:101]]

Arianne le 12 janvier 2025 à 16:35

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	==Définition==		==Définition==
	D'un point de vue d'ingénierie, caractère de ce qui est explicable. Un algorithme est explicable s’il est possible de rendre compte de ses résultats explicitement à partir des données et attributs d'une situation. Autrement dit, s’il est possible de mettre en relation les données d’une situation et leurs conséquences sur les résultats de l'algorithme ([[Causalité\|causalité]]).		D'un point de vue d'ingénierie, caractère de ce qui est explicable. Un [[algorithme]] est explicable s’il est possible de rendre compte de ses résultats explicitement à partir des [[données]] et des [[Attribut\|attributs]] d'une situation. Autrement dit, s’il est possible de mettre en relation les données d’une situation et leurs conséquences sur les résultats de l'algorithme ([[Causalité\|causalité]]).

	D'un point de vue d'IA responsable, l'explicabilité est associée à la notion d'explication en tant qu'interface entre les humains et un décideur qui est, en même temps, une représentation exacte du décideur et compréhensible pour des êtres humains.		D'un point de vue d'[[IA responsable]], l'explicabilité est associée à la notion d'explication en tant qu'interface entre les humains et un décideur qui est, en même temps, une représentation exacte du décideur et compréhensible pour des êtres humains.

	==Compléments==		==Compléments==

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	~~[[Category:Termino 2019]]~~
	[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
	[[Catégorie:101]]		[[Catégorie:101]]

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	==Anglais==		==Anglais==
	'''explicability'''		'''explicability'''


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	'''explicability'''		'''explicability'''

	~~<small>~~
			==Sources==

	Source: Villani, Cédric (2018). ''Donner un sens à l'intelligence artificielle pour une stratégie nationale et européenne'', Paris, Collège de France, 235 pages.		Source: Villani, Cédric (2018). ''Donner un sens à l'intelligence artificielle pour une stratégie nationale et européenne'', Paris, Collège de France, 235 pages.

Explicabilité - Historique des versions

Arianne le 5 décembre 2025 à 21:43

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Pitpitt le 10 septembre 2025 à 03:26

Patrickdrouin le 9 septembre 2025 à 18:28

Jean-Sébastien Zavalone le 22 juillet 2025 à 01:43

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Arianne le 12 janvier 2025 à 16:35

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