L’explicabilité : une condition majeure pour une IA éthique !

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L'explicabilité, l'équité, la robustesse, la transparence et la confidentialité sont les 5 piliers qu'IBM défend pour une IA éthique.
En effet, pour être utilisable, convaincante, et digne de confiance, l'intelligence artificielle doit être explicable.
L'explicabilité recouvre plusieurs facettes que nous détaillerons, et qui sont implémentées dans une bibliothèque open source extensible qui aide à comprendre comment et pourquoi les modèles d'apprentissage automatique classent objets, personnes et événements.
Cette approche ouverte permet aux data-scientistes et développeurs d’embarquer des fonctions d'explication dans leurs applications décisionnelles basées sur l'apprentissage automatique, et apporte une aide tout au long du cycle de vie des modèles.