Apprentissage automatique interprétable

L'apprentissage automatique explicable vise à rendre les processus de prise de décision des modèles d'apprentissage automatique transparents, facilitant ainsi leur supervision et compréhension. Son objectif principal est d'améliorer l'interprétabilité des prédictions des modèles en développant des méthodes qui assurent que les mécanismes de décision soient clairs et visibles, ce qui augmente la crédibilité et la fiabilité des modèles dans les applications pratiques.