Nous allons étudier l'IA explicable (XAI), en mettant l'accent sur son rôle dans la transparence, l'interprétation et la fiabilité des systèmes d'IA. Nous explorerons les capacités de l'IA en matière de prédiction et de génération de contenu, en soulignant la nécessité de processus décisionnels clairs. Nous examinerons également les méthodes permettant de rendre les modèles d'IA complexes plus compréhensibles pour un large éventail de publics.

Les enjeux de l'IA explicable

Transparence ou interprétabilité

Scénarios interprétables

Objectifs de l’XAI

Les aspects techniques de l’XAI

Comprendre les principes fondamentaux de l’XAI

Précision et interprétabilité

Communiquer sur l’XAI

Segmentation de l'audience

L'équilibre entre précision et simplicité

Introduction à l'IA explicable

Nous allons explorer les techniques d'IA explicable (XAI), pour les classer dans les catégories des explications spécifiques au modèle, indépendantes du modèle, locales et globales, afin de clarifier la prise de décision en matière d'IA. Nous discuterons de la régression et de la classification pour les insights spécifiques au modèle et nous présenterons SHAP et LIME pour interpréter les modèles de boîte noire. Nous aborderons également la complexité des grands modèles de langage (LLM), en soulignant la nécessité de transparence dans leurs processus de prise de décision.

Techniques de l’XAI

Local ou global

Spécifique au modèle ou indépendant du modèle

Explications spécifiques au modèle

Analogies pour la régression et la classification

Les modèles de boîte noire dans la prise de décision

Explications indépendantes du modèle

SHAP, LIME, ou les deux ?

Rôle de SHAP et LIME dans l’XAI

Explicabilité des LLM

Comprendre les LLM

Le raisonnement des LLM

Techniques de l'IA explicable

Nous explorons l'impact transformateur de l’XAI, qui rend l'intelligence artificielle plus accessible et plus conviviale dans divers secteurs. En intégrant l'explicabilité dès le départ, nous garantissons la transparence des systèmes d'IA, ce qui favorise la confiance et facilite une collaboration plus étroite entre les humains et les machines. Au travers d'études de cas concrets, nous montrons comment l’XAI démystifie les décisions complexes de l'IA, et permet à des utilisateurs aux connaissances techniques variées d'exploiter les insights de l'IA pour prendre des décisions plus éclairées.

Adapter l'IA à l'utilisateur

L’XAI pour l'utilisateur final

Risques liés à la non-inclusion de l'utilisateur final

L’IA explicable dès la conception

Présélection des candidats à une offre d'emploi

Conception d'un système d'IA

Appliquer l’XAI dès la conception

L4XAI pour l'apprentissage en ligne

L’XAI à l’œuvre

Options

Soins de santé 

Finances

Vente au détail

Les exigences d’XAI par secteur d'activité

Faire confiance au système d'IA

L'avenir de l’XAI

L’XAI interdisciplinaire

Développement et déploiement proactifs

Récapitulatif

Mise en œuvre et application de l’XAI

Ce cours plongera dans le monde captivant de l'IA explicable (XAI), une discipline qui cherche à apporter clarté et compréhension au domaine souvent mystérieux de l'intelligence artificielle. Ce cours conceptuel est conçu pour un public non technique et vise à mettre en lumière l'importance et les méthodes permettant de rendre les décisions d'une IA transparentes. Les participants se pencheront sur la raison d'être de l’XAI, sur son rôle dans le paysage plus large de l'IA et sur ses implications sociétales significatives. À la fin du cours, les apprenants, quel que soit leur rôle, apprécieront la façon dont l’XAI comble le fossé entre des algorithmes complexes et la prise de décision quotidienne.

<h2>Comprendre les concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle explicable (XAI)</h2>
Ce cours présente le domaine crucial de l'XAI, qui cherche à rendre des algorithmes d'IA complexes compréhensibles et accessibles. Le besoin de transparence et de confiance dans ces technologies s'accroît avec l’intégration croissante des systèmes d'IA dans de multiples secteurs d’activité. Ce cours couvre les concepts fondamentaux de l'XAI, notamment la transparence, l'interprétabilité et la responsabilité, et explore l'équilibre entre la complexité du modèle et la capacité à l'expliquer.

<h2>Découverte des techniques de l’XAI</h2>
Vous découvrirez les explications spécifiques aux modèles et les explications indépendantes des modèles, et vous bénéficierez d’informations et outils pratiques pour appliquer efficacement les principes de l'XAI dans vos projets. Le cours vise à vous doter des connaissances nécessaires pour rendre les systèmes d'IA plus transparents, plus éthiques et plus conformes aux valeurs de la société, afin que les décisions de l'IA soient non seulement efficaces, mais aussi justifiables et compréhensibles.

<h2>Mise en œuvre concrète de l'XAI</h2>
À la fin de ce cours, vous aurez une solide compréhension de l'XAI et de son importance dans le développement de solutions d'IA, et vous serez prêt à mettre en œuvre ces principes pour améliorer la clarté et la fiabilité des systèmes d'IA dans des applications concrètes.


Découvrez le rôle et les réalités de l'IA explicable avec ce cours pour débutants.

L’XAI à l’œuvre

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