IA Explicable et Interprétabilité des Modèles d'Apprentissage Automatique

Alors que les systèmes d'intelligence artificielle deviennent plus complexes, la compréhension de leur processus décisionnel est essentielle pour la sécurité, la conformité et la confiance. Ce cours vous guide à travers les principes fondamentaux et les techniques pratiques de l'IA Explicable (XAI), vous aidant à transformer des algorithmes opaques en systèmes transparents à travers diverses architectures. Ce que vous apprendrez : Apprenez la terminologie de base et les fondements mathématiques de la transparence des modèles. Comprenez les techniques d'attribution de caractéristiques globales et locales telles que SHAP et LIME. Analysez les modèles visuels et séquentiels, y compris les CNN, les Transformers et les LLM. Évaluez les systèmes d'IA en matière de biais, d'équité, de sécurité et de fiabilité opérationnelle. Entraînez-vous à inspecter le comportement des modèles à l'aide de présentations de code écrites et d'explications structurées. Le matériel commence par des définitions essentielles et la mécanique des modèles linéaires avant de passer au diagnostic des réseaux neuronaux modernes et aux concepts de sondage des LLM. Conçu pour les débutants en science des données, les analystes et les développeurs de logiciels, ce guide textuel ne nécessite aucune connaissance préalable en matière d'explicabilité. Commencez à lire dès aujourd'hui pour créer des solutions d'IA fiables et compréhensibles.