FAQ : Interprétabilité des Modèles en Entreprise

Q1: Qu’est-ce que l’interprétabilité des modèles et pourquoi est-ce crucial pour mon entreprise, surtout quand on parle d’intelligence artificielle ?

L’interprétabilité des modèles, en contexte d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning, se réfère à la capacité de comprendre et d’expliquer comment un modèle arrive à une prédiction ou une décision particulière. Autrement dit, il s’agit de décortiquer le processus décisionnel interne du modèle, de savoir quels facteurs influencent le résultat final et de quelle manière. Ce n’est pas simplement obtenir un résultat précis, mais aussi comprendre pourquoi ce résultat a été produit. Dans une optique professionnelle, l’interprétabilité va bien au-delà de la simple curiosité académique : elle est un levier stratégique pour plusieurs raisons clés :

Confiance et Acceptation: Les décisions prises par l’IA, surtout quand elles ont un impact significatif (prêts bancaires, diagnostics médicaux, recrutement), doivent être justifiées. L’interprétabilité permet de gagner la confiance des utilisateurs, des clients et des parties prenantes en expliquant de manière transparente le fondement des décisions. Une « boîte noire » qui produit des résultats sans explication génère la méfiance. Au contraire, un modèle dont le fonctionnement est clair favorise l’adhésion et l’acceptation.
Détection des Biais: Les modèles d’IA sont formés sur des données. Si ces données sont biaisées, le modèle le sera également, perpétuant et même amplifiant des inégalités existantes. L’interprétabilité permet d’identifier ces biais cachés dans le modèle, de comprendre comment il favorise un groupe par rapport à un autre, et ainsi de prendre des mesures correctives pour un traitement plus juste.
Amélioration des Performances: L’analyse des décisions d’un modèle peut révéler des faiblesses, des schémas inattendus ou des variables sous-utilisées. Cette connaissance approfondie permet de modifier, d’optimiser le modèle, de rajouter des variables plus significatives, ou de reformuler le problème pour améliorer ses performances à long terme. L’interprétabilité devient ainsi un outil de diagnostic et d’amélioration continue.
Responsabilité et Conformité: Dans un environnement réglementaire de plus en plus strict (RGPD en Europe, lois sur l’IA), les entreprises doivent pouvoir rendre compte de l’utilisation de l’IA et de l’impact de ses décisions. L’interprétabilité est un prérequis indispensable pour garantir la transparence et la responsabilité des algorithmes et démontrer que les décisions prises sont conformes aux lois et règlements.
Innovation et Découverte: L’interprétation des modèles peut conduire à des découvertes surprenantes et à une meilleure compréhension du problème à résoudre. Par exemple, dans la recherche médicale, comprendre quels facteurs contribuent à une pathologie peut ouvrir la voie à de nouvelles pistes thérapeutiques. L’interprétabilité devient alors un outil d’innovation.

En résumé, l’interprétabilité des modèles n’est pas un luxe, mais une nécessité pour les entreprises qui adoptent l’IA. Elle assure non seulement de meilleurs résultats, mais également une utilisation éthique, responsable et durable de cette technologie. Elle transforme l’IA d’une « boîte noire » en un outil compréhensible et contrôlable, facteur de confiance et de progrès.

Q2: Quels sont les différents types de modèles en termes d’interprétabilité et comment cela influence-t-il le choix pour mon projet ?

Les modèles d’IA se situent sur un spectre d’interprétabilité, allant des plus transparents aux plus opaques. Le choix du modèle a un impact direct sur la capacité à comprendre ses décisions et doit être fait en considérant les exigences spécifiques de votre projet :

Modèles Intrinsèquement Interprétables (Modèles “Boîte Blanche”):
Régression Linéaire/Logistique: Ces modèles sont fondamentaux en statistique et en machine learning. Ils établissent une relation linéaire ou logistique entre les variables d’entrée et la variable cible. L’interprétation est simple : les coefficients associés à chaque variable indiquent son impact, positif ou négatif, sur la prédiction. La simplicité de la structure permet de comprendre immédiatement l’importance relative des facteurs et les relations qui les unissent.
Arbres de Décision: Ces modèles segmentent les données en suivant des règles “si… alors…”. Le chemin suivi par un point de données à travers l’arbre mène à sa prédiction. L’interprétabilité est assurée par la nature explicite des règles et leur visualisation aisée. On peut facilement identifier les critères les plus déterminants et la logique appliquée.
Modèles Basés sur des Règles (Rule-Based Systems): Ces systèmes utilisent un ensemble de règles logiques prédéfinies pour prendre des décisions. L’interprétation se base sur la compréhension des règles elles-mêmes et de leur agencement. Ils sont clairs par définition, car basés sur une logique formalisée.
Modèles Linéaires Généralisés (GLM) : Une extension de la régression linéaire, ces modèles permettent d’utiliser d’autres distributions pour les variables cibles que la distribution normale. Bien que plus complexes que la régression linéaire, leur interprétabilité reste bonne grâce à l’interprétation des coefficients.

Modèles Complexes (Modèles “Boîte Noire”):
Réseaux Neuronaux Profonds (Deep Learning): Ces modèles, avec leurs nombreuses couches et connexions, excellent dans la reconnaissance de schémas complexes, mais leur fonctionnement interne est très difficile à comprendre. On ne sait généralement pas quelles variables et quelles relations sont mises en jeu. C’est le prototype du modèle “boîte noire”.
Machines à Vecteurs de Support (SVM) : Les SVM construisent un hyperplan de séparation optimal entre les différentes classes de données. L’interprétation des coefficients est possible, mais peu intuitive, d’autant plus lorsque l’on utilise un noyau non linéaire. L’explication du pourquoi une décision est prise est difficile.
Ensembles de Modèles (Random Forest, Gradient Boosting) : Bien que basés sur des arbres de décision, ces modèles combinent plusieurs arbres et leurs décisions, ce qui les rend plus complexes. L’interprétation globale reste possible, mais plus laborieuse que pour un arbre unique.
Modèles de Clustering (K-means, Hierarchical Clustering): L’objectif principal de ces modèles est de regrouper des données similaires. L’interprétation des groupes obtenus est possible, mais moins évidente en ce qui concerne les décisions individuelles.

Comment choisir ?

Le choix entre ces différents types de modèles dépend des objectifs de votre projet et des compromis que vous êtes prêt à faire :

Si l’interprétabilité est prioritaire: Privilégiez les modèles intrinsèquement interprétables, même si cela se fait parfois au détriment de la performance. L’importance de la transparence l’emporte alors sur la précision.
Si la performance est essentielle: Vous devrez peut-être vous tourner vers des modèles plus complexes, en utilisant des techniques d’interprétabilité post-hoc (voir question suivante) pour tenter de les comprendre. Dans ce cas, il faut être conscient que la compréhension complète peut être difficile.
Si vous cherchez un compromis: Des méthodes comme les ensembles de modèles peuvent parfois offrir un bon équilibre entre performance et interprétabilité.
Considérez le contexte réglementaire: Dans certains domaines, la transparence est exigée par la loi, ce qui impose le choix de modèles interprétables.
Analysez les ressources: Les méthodes d’interprétation sont plus ou moins faciles à implémenter selon le type de modèle. Évaluez le temps et les compétences disponibles.

En conclusion, il est rare qu’un seul modèle soit optimal pour toutes les situations. Il faut prendre une décision éclairée en pesant les avantages et inconvénients des différents types de modèles, en fonction des objectifs spécifiques de votre projet. La transparence est souvent aussi importante que la précision, surtout dans des contextes sensibles.

Q3: Quelles techniques d’interprétabilité peuvent être appliquées aux modèles “boîte noire” et comment les mettre en œuvre dans ma démarche d’IA ?

Les modèles “boîte noire”, tels que les réseaux neuronaux profonds, sont souvent choisis pour leur performance, mais leur opacité peut poser problème. Heureusement, des techniques d’interprétabilité post-hoc (c’est-à-dire appliquées après l’entraînement du modèle) existent pour essayer de comprendre leurs décisions. Voici quelques approches clés et comment les intégrer dans votre démarche :

1. Importance des Caractéristiques (Feature Importance):

Concept: Cette technique vise à identifier les variables (caractéristiques ou “features”) qui ont le plus d’influence sur les prédictions du modèle. En d’autres termes, quelles variables sont les plus importantes pour expliquer le résultat final.
Techniques:
Permutation Importance: On perturbe aléatoirement les valeurs d’une variable et on observe l’impact sur les performances du modèle. Si une perturbation importante affecte la performance, la variable est considérée comme importante.
SHAP (SHapley Additive exPlanations): SHAP calcule la contribution de chaque variable à la prédiction individuelle d’un modèle en utilisant les valeurs de Shapley, un concept issu de la théorie des jeux. Il offre une interprétation plus locale et précise.
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): LIME approxime localement le modèle “boîte noire” par un modèle interprétable (ex : modèle linéaire) autour d’un point de donnée spécifique. Cela permet de comprendre les facteurs qui influencent la prédiction locale.
Mise en œuvre:
Choisir la technique (permutation, SHAP, LIME) la plus appropriée en fonction du type de modèle et du niveau de précision souhaité. SHAP est souvent privilégié car il donne une image globale et locale.
Utiliser des bibliothèques existantes (ex: `shap`, `lime` en Python) pour calculer l’importance des variables.
Visualiser l’importance des variables à l’aide de graphiques (barres, nuages de points) pour identifier facilement les facteurs clés.
Analyser ces résultats pour identifier d’éventuels biais ou variables inattendues.

2. Visualisation des Sorties Intermédiaires:

Concept: Cette technique consiste à examiner les représentations (activations) des différentes couches d’un réseau neuronal profond afin de comprendre comment l’information est transformée et interprétée.
Techniques:
Visualisation des Filtres Convolutionnels: En particulier pour les modèles traitant des images, visualiser les filtres permet d’observer quels motifs et formes sont détectés par les différentes couches du réseau.
Cartes d’Activation (Activation Maps): Visualiser l’activation des différentes couches sur un échantillon de données donné révèle les zones de l’image qui influencent le plus la prédiction.
Embedding Visualization: Dans le cas de données textuelles, les vecteurs d’embedding peuvent être visualisés en 2D ou 3D pour observer les relations sémantiques entre les mots.
Mise en œuvre:
Utiliser les outils de visualisation adaptés au type de données (images, texte, etc.).
Observer les motifs et relations qui émergent des visualisations.
Relier ces informations à la tâche que le modèle doit effectuer.
Cela peut permettre d’identifier des “concepts” qui ne sont pas explicitement définis dans les données d’entrée.

3. Analyse des Contre-Exemples et des Cas Limites:

Concept: Analyser les exemples pour lesquels le modèle fait des erreurs ou des prédictions inattendues permet de mieux comprendre ses faiblesses. Ces cas limites révèlent souvent des zones d’incertitude ou des biais cachés.
Techniques:
Analyse des Mauvaises Prédictions: Examiner en détail les exemples mal classés pour comprendre pourquoi le modèle a échoué.
Génération de Contre-Exemples Adversaires: Utiliser des techniques pour créer des données légèrement modifiées qui induisent des erreurs dans le modèle. Cette approche révèle la sensibilité du modèle à certaines caractéristiques.
Mise en œuvre:
Mettre en place un processus pour identifier et analyser les mauvaises prédictions.
Utiliser des techniques de génération d’exemples adversaires si nécessaire.
Remettre en question la qualité des données d’entraînement et la pertinence du modèle si les erreurs sont fréquentes ou systématiques.
Effectuer des itérations pour corriger les faiblesses du modèle découvertes lors de cette analyse.

4. Extraction de Règles et de Connaissances:

Concept: Tenter d’extraire des règles interprétables à partir d’un modèle complexe. On cherche à simplifier la logique du modèle pour la rendre plus accessible.
Techniques:
Distillation de Connaissances: Entraîner un modèle simple (arbre de décision, modèle linéaire) pour imiter les prédictions du modèle complexe.
Extraction de Règles: Tenter d’identifier des règles “si… alors…” qui approximativement reproduisent le comportement du modèle.
Modèles Basés sur des Prototypes: Utiliser des exemples représentatifs (prototypes) pour expliquer les prédictions.
Mise en œuvre:
Choisir la technique d’extraction la plus appropriée en fonction du type de modèle et de la complexité souhaitée des règles.
Évaluer la fidélité des règles extraites aux prédictions du modèle complexe.
Utiliser ces règles pour expliquer de manière simple le fonctionnement du modèle.

Intégration dans la démarche:

Planification: Intégrer l’interprétabilité dès le début du projet, en considérant les contraintes et exigences liées à la compréhension des modèles.
Choix des Outils: Choisir les techniques et outils adaptés au type de modèle utilisé.
Analyse Continue: Faire de l’interprétabilité une partie intégrante du cycle de développement et d’amélioration du modèle.
Communication: Communiquer les résultats de l’interprétabilité de manière claire et compréhensible aux différentes parties prenantes.

L’interprétabilité post-hoc des modèles “boîte noire” est un processus itératif qui demande une expertise et des outils appropriés. Ces techniques ne donnent pas toujours une vision parfaite, mais permettent d’obtenir une compréhension plus approfondie du fonctionnement interne des modèles. C’est une étape essentielle pour assurer une utilisation responsable et éthique de l’IA.

Q4: Comment choisir la bonne métrique pour évaluer l’interprétabilité d’un modèle et comment puis-je l’utiliser pour mon entreprise ?

L’évaluation de l’interprétabilité est une tâche complexe car elle est en partie subjective et dépend du contexte. Cependant, il existe des métriques et approches qui peuvent vous aider à évaluer l’interprétabilité de vos modèles et à orienter votre choix. Il faut distinguer les métriques quantitatives (mesurables et objectives) et les approches qualitatives (basées sur le jugement humain). Voici une vue d’ensemble :

Métriques Quantitatives

1. Complexité du Modèle:
Concept: Une idée simple est qu’un modèle plus simple est souvent plus facile à comprendre. La complexité peut être mesurée de différentes manières selon le type de modèle.
Mesures:
Nombre de Variables/Paramètres: Pour les modèles linéaires ou les arbres de décision, le nombre de variables ou de nœuds est un indicateur simple de complexité.
Profondeur des Arbres de Décision: Plus un arbre est profond, plus il est complexe.
Nombre de Couches et de Neurones (Réseaux Neuronaux): Le nombre de couches et de neurones indique la complexité du modèle.
Utilisation: La complexité est une métrique de base et ne doit pas être utilisée seule. Un modèle simple n’est pas toujours le meilleur choix, mais un modèle trop complexe sera plus difficile à interpréter.

2. Fidélité des Explications (Approximations locales):
Concept: Pour les méthodes d’interprétabilité locales (LIME, SHAP), on évalue à quel point le modèle interprétable approchant, est fidèle au modèle “boîte noire” à l’endroit où la prédiction est faite.
Mesures:
R² (Coefficient de Détermination): Utilisé pour évaluer la qualité d’une approximation linéaire locale.
Précision de la Prédiction Locale: Évaluer à quel point les prédictions du modèle d’interprétation correspondent à celles du modèle “boîte noire” dans la zone d’intérêt.
Utilisation: Plus la fidélité de l’explication locale est élevée, plus l’explication est fiable.

3. Stabilité des Explications:
Concept: Une bonne explication doit être stable. Cela signifie qu’en appliquant légèrement de petites perturbations sur les données d’entrée, l’explication ne doit pas trop changer.
Mesures:
Variation de l’Importance des Caractéristiques: Calculer comment l’importance des caractéristiques change en introduisant de petites perturbations sur les données d’entrée. Une faible variation est souhaitable.
Utilisation: Une instabilité des explications peut indiquer un manque de robustesse de la méthode d’interprétabilité ou du modèle lui-même.

4. Sparcité des Explications:
Concept: Une explication est d’autant plus interprétable qu’elle utilise un nombre limité de variables pour justifier une décision. La sparcité renforce la clarté de l’explication.
Mesures:
Nombre de Variables Non Nulles (Importance des Variables) : Mesurer combien de variables sont nécessaires pour expliquer une prédiction.
Utilisation: On préfère des explications succinctes et ciblées, qui mettent en évidence les variables clés.

Approches Qualitatives

1. Évaluation Humaine:
Concept: Les évaluations humaines sont essentielles car l’interprétabilité est au final une qualité subjective. Il faut comprendre si les explications sont compréhensibles par les utilisateurs et experts métiers.
Méthode:
Tests d’Utilisateur: Demander à des utilisateurs ou des experts métiers de donner leur avis sur la clarté et l’utilité des explications.
Questionnaires: Évaluer si les explications aident les utilisateurs à comprendre le modèle et à prendre des décisions éclairées.
Groupes de Discussion: Discuter avec différents acteurs pour recueillir différents points de vue et les améliorer le plus possible.
Utilisation: Les évaluations humaines permettent de s’assurer que l’interprétabilité est adaptée au contexte et aux utilisateurs.

2. Comparaison des Explications avec les Connaissances Expertes:
Concept: La confiance dans l’interprétation augmente quand elle est cohérente avec les connaissances et l’expertise du domaine d’application.
Méthode:
Validation par des Experts: Soumettre les explications du modèle à des experts du domaine pour qu’ils les valident ou les remettent en question.
Recherche d’Anomalies: Si les explications divergent des connaissances établies, cela doit être étudié en détail.
Utilisation: Cette méthode permet d’identifier d’éventuelles erreurs, biais ou incohérences. C’est une façon de s’assurer que l’interprétation du modèle a un sens concret dans la pratique.

3. Études de Cas:
Concept: Analyser les explications du modèle sur des cas concrets, en particulier les cas les plus importants pour l’entreprise.
Méthode:
Analyse Détaillée: Identifier les cas où le modèle prend des décisions clés pour comprendre la logique employée.
Évaluation de la Pertinence: Vérifier si les explications ont du sens dans le contexte du cas étudié et si elles permettent de prendre une décision éclairée.
Utilisation: Cette approche permet d’évaluer l’utilité pratique des explications et leur pertinence pour l’entreprise.

Comment utiliser ces mesures pour votre entreprise ?

1. Définissez vos Priorités:
Quelle est l’importance relative de la performance et de l’interprétabilité dans votre contexte ?
Quels sont les risques associés à un manque de transparence ?
Quelles sont les parties prenantes qui doivent comprendre les décisions du modèle ?
2. Choisir les métriques appropriées:
Pour un premier tri, les métriques quantitatives (complexité, sparcité) sont utiles pour comparer plusieurs modèles.
Les métriques de fidélité (approximations locales) aident à évaluer l’exactitude des méthodes d’explication.
Pour une évaluation approfondie, les approches qualitatives sont nécessaires.
3. Implémenter un processus d’évaluation itératif:
Évaluer l’interprétabilité de vos modèles régulièrement, lors de leur développement et de leur mise en œuvre.
Recueillir du feedback des utilisateurs pour améliorer en continue l’interprétabilité.
Adapter les méthodes et métriques d’interprétabilité aux besoins spécifiques de chaque projet.
4. Documenter les résultats:
Garder une trace des mesures d’interprétabilité, des évaluations humaines et des analyses de cas.
Communiquer les résultats aux parties prenantes de manière claire et transparente.

L’évaluation de l’interprétabilité doit être un processus continu et adapté à votre contexte. L’objectif n’est pas d’obtenir un score unique, mais d’évaluer si le modèle et son explication sont pertinents, compréhensibles, et répondent aux exigences de votre entreprise en matière de transparence et de responsabilité.

Q5: Comment intégrer l’interprétabilité dans le cycle de développement d’un modèle d’IA et quels sont les bénéfices à long terme pour mon entreprise ?

L’intégration de l’interprétabilité ne doit pas être une étape optionnelle ou une réflexion après coup. Elle doit être pensée dès le début du cycle de développement d’un modèle d’IA et se poursuivre tout au long de sa vie. Voici comment intégrer l’interprétabilité à chaque étape et les avantages que vous pouvez en retirer à long terme :

1. Planification et Conception du Projet:

Définir l’objectif du projet et les exigences d’interprétabilité :
Identifier clairement le problème que vous souhaitez résoudre avec l’IA.
Déterminer les exigences en matière d’interprétabilité : est-ce que le modèle doit être complètement transparent ? Quels acteurs ont besoin de comprendre les décisions ? Quels niveaux de justification sont nécessaires pour les décisions ? Le contexte réglementaire implique-t-il des contraintes particulières ?
Mettre en balance les besoins de précision et les besoins d’interprétabilité.
Choisir un modèle en fonction de son interprétabilité :
Lors du choix du modèle, prioriser l’interprétabilité autant que la performance.
Si une bonne performance est nécessaire, anticiper les techniques d’interprétabilité post-hoc (voir Q3) à mettre en place.
Considérer si les contraintes techniques, humaines et budgétaires permettent d’intégrer les méthodes d’interprétabilité envisagées.
Préparer les jeux de données :
S’assurer de la qualité des données : non biaisées, représentatives, bien documentées.
Évaluer la nécessité d’obtenir des données supplémentaires ou de choisir une méthode d’enrichissement des données pour une meilleure interprétabilité.

2. Développement et Entraînement du Modèle:

Documenter le processus de développement :
Expliquer les choix de design, les algorithmes, le prétraitement des données, et l’impact des différents choix sur l’interprétabilité.
Garder une trace de l’évolution du modèle et de ses performances.
Utiliser des outils de visualisation :
Utiliser les outils d’interprétabilité (bibliothèques SHAP, LIME, visualisations de réseaux neuronaux) dès la phase d’entraînement pour identifier les variables les plus importantes.
Visualiser l’évolution des différentes métriques de performance, mais aussi d’interprétabilité, au cours de l’entraînement.
Valider le modèle et son interprétabilité :
Utiliser les métriques quantitatives (précision, fidélité des approximations locales, sparcité, etc.) pour évaluer les différentes options de modèle.
Mettre en place des tests qualitatifs avec des experts métiers pour valider la pertinence des explications.
Tester le modèle sur des jeux de données de validation et de test et s’assurer que son comportement sur ces jeux de données est interprétable.
Itérer sur le modèle :
Utiliser les résultats de l’évaluation de l’interprétabilité pour identifier des améliorations potentielles, des biais ou des faiblesses.
Modifier le modèle en conséquence et réévaluer son interprétabilité.

3. Déploiement et Suivi du Modèle:

Mettre en place une infrastructure pour l’interprétabilité :
Permettre aux utilisateurs de comprendre les décisions du modèle (explications locales, importances des variables, exemples clés).
Utiliser des interfaces claires et accessibles pour afficher les interprétations.
Surveiller la performance du modèle :
Suivre en permanence les métriques de performance et d’interprétabilité pour détecter les problèmes potentiels.
Mettre en place des alertes pour les cas de dérive de la performance ou de l’interprétabilité.
Réévaluer périodiquement le modèle:
Vérifier si l’interprétabilité reste pertinente au fur et à mesure que le modèle est utilisé et que les données évoluent.
Mettre à jour le modèle en fonction de l’évolution des besoins et des exigences.

Bénéfices à Long Terme pour l’Entreprise

1. Confiance Accrue et Adoption de l’IA:

Les utilisateurs et les clients sont plus susceptibles d’adopter une IA dont ils comprennent les décisions.
Les collaborateurs sont plus enclins à faire confiance aux outils d’IA si ils peuvent en comprendre le fonctionnement.
L’interprétabilité renforce la crédibilité de l’entreprise et de ses offres.

2. Meilleure Prise de Décision:

L’interprétabilité donne aux experts métiers et aux décideurs une meilleure compréhension des facteurs qui influencent les décisions.
Les décisions basées sur l’IA sont plus éclairées, mieux justifiées et mieux adaptées au contexte.
L’interprétabilité permet d’identifier les limites des modèles et d’éviter les erreurs coûteuses.

3. Gestion Efficace des Risques:

L’interprétabilité permet de détecter les biais potentiels dans les données et les modèles.
La compréhension du fonctionnement du modèle permet de prévenir les erreurs et d’assurer la conformité aux normes et aux réglementations en vigueur.
L’analyse des cas limites (erreurs, contre-exemples) permet d’identifier les zones d’incertitudes.

4. Innovation et Amélioration Continue:

Les analyses d’interprétabilité peuvent révéler des informations utiles et des schémas cachés dans les données.
L’interprétabilité est un moteur d’amélioration continue : identifier les faiblesses des modèles est le premier pas vers un meilleur modèle.
Les résultats de ces analyses peuvent conduire à de nouvelles perspectives d’innovation et d’amélioration des processus.

5. Gain de Temps et d’Efficacité:

L’interprétabilité permet de détecter plus rapidement les problèmes potentiels dans les modèles.
Elle facilite la collaboration entre les équipes de data scientists et les experts métiers.
La possibilité de suivre les performances en continu permet des itérations plus rapides pour l’amélioration des modèles.

En résumé, l’interprétabilité n’est pas un coût, mais un investissement. L’intégrer dès la conception d’un projet d’IA est un gage de confiance, de qualité et de durabilité. C’est un avantage stratégique pour toute entreprise qui souhaite utiliser l’IA de manière responsable et efficace. Il ne faut pas voir l’interprétabilité comme une contrainte, mais comme une opportunité d’améliorer les performances, la confiance et la pérennité des modèles d’IA.