« Interprétabilité » : différence entre les versions


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==Compléments==
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Attention! L’interprétabilité va beaucoup moins loin que l'[[explicabilité]] qui cherche à expliquer les causes.
L’interprétabilité va moins loin que l'[[explicabilité]] qui cherche à expliquer les causes.
Voir [[explicabilité]]
Voir [[explicabilité]]



Version du 14 février 2023 à 15:10

Définition

D'un point de vue d'ingénierie, l'interprétabilité caractérise un algorithme dont les résultats peuvent être explicitement interprétés à la lumière des données d'entrée et des opérations à accomplir. Un algorithme est interprétable s'il est possible d'identifier, ou mieux de mesurer, les données ou les attributs qui participent le plus aux résultats de l'algorithme, voire même d'en quantifier l'importance.

D'un point de vue d'IA responsable, l'interprétabilité se définie comme la capacité d'expliquer ou de fournir le sens en termes compréhensibles pour un humain. compréhensible pour un être humain.

Compléments

L’interprétabilité va moins loin que l'explicabilité qui cherche à expliquer les causes. Voir explicabilité

Français

interprétabilité

Anglais

interpretability

Source: Claude Coulombe, Datafranca.org

Source: Termino

Source: Google machine learning glossary

Source : Université de Toulouse

Source : arviX