Les algorithmes d'IA entraînés sont conçus pour fournir des résultats sans révéler leur fonctionnement interne. Cependant, l'IA explicative (XAI) vise à remédier à cela en expliquant la logique derrière les décisions de l'IA de manière compréhensible pour les humains.

L'apprentissage profond, qui utilise des réseaux neuronaux similaires au cerveau humain, repose sur d'énormes quantités de données d'entraînement pour identifier des motifs. Il est difficile, voire impossible, d'analyser le raisonnement derrière les décisions de l'apprentissage profond. Alors que certaines mauvaises décisions peuvent ne pas avoir de conséquences graves, des questions importantes telles que l'éligibilité d'une carte de crédit ou des sanctions de prêt nécessitent une explication. Dans l'industrie de la santé, par exemple, les médecins ont besoin de comprendre le raisonnement derrière les décisions de l'IA afin de fournir un traitement approprié et éviter des erreurs fatales telles que pratiquer une intervention chirurgicale sur le mauvais organe.

L'Institut national des normes et de la technologie des États-Unis a développé quatre principes pour l'IA explicative :

1. Explication : L'IA devrait générer des explications complètes qui incluent des preuves et des raisons compréhensibles pour les humains.

2. Pertinentes : Les explications devraient être claires et facilement compréhensibles par les parties prenantes au niveau individuel et collectif.

3. Précision des explications : La précision de l'explication du processus de prise de décision est cruciale pour que les parties prenantes aient confiance en la logique de l'IA.

4. Limites de connaissance : Les modèles d'IA devraient fonctionner dans le cadre de connaissances qui leur sont propres afin d'éviter les incohérences et les résultats non justifiés.

Ces principes fixent les attentes pour un modèle XAI idéal, mais ils ne précisent pas comment atteindre le résultat souhaité. Pour mieux comprendre le raisonnement derrière l'XAI, on peut le diviser en trois catégories :

les données explicables, les prédictions explicables et les algorithmes explicables. Les recherches actuelles se concentrent sur la recherche de moyens d'expliquer les prédictions et les algorithmes, en utilisant des approches telles que la modélisation par proxy ou la conception pour l'interprétabilité.

L'XAI est particulièrement précieuse dans les industries critiques où les machines jouent un rôle important dans la prise de décision. Les domaines de la santé, de la fabrication et des véhicules autonomes sont des exemples d'industries qui peuvent bénéficier de l'XAI en gagnant du temps, en garantissant des processus cohérents et en améliorant la sécurité.

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