Modèles Explicables

Les Modèles Explicables font référence aux modèles d'intelligence artificielle capables de fournir une transparence et une explicabilité dans leurs processus de prise de décision. Ces modèles sont conçus pour garantir que les résultats des prédictions des algorithmes d'apprentissage automatique ne soient pas seulement précis, mais également logiquement clairs, facilitant ainsi leur compréhension et leur vérification par les humains. Dans le domaine de la vision par ordinateur, les Modèles Explicables renforcent la crédibilité et la fiabilité des systèmes en révélant les mécanismes sous-jacents de la reconnaissance et du traitement des images, ce qui leur confère une valeur considérable dans des scénarios à haut risque tels que le diagnostic médical et la conduite autonome.