Interprétabilité - Historique des versions

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	==Español==		==Español==
			[[Catégorie:es]]

	''''' interpretabilidad '''''		''''' interpretabilidad '''''

Jean-Sébastien Zavalone le 22 juillet 2025 à 14:27

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← Version précédente		Version du 22 juillet 2025 à 10:27
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	''Desde el punto de vista de la IA responsable, la interpretabilidad se define como la capacidad de explicar o dar sentido en términos que un ser humano pueda entender.''		''Desde el punto de vista de la IA responsable, la interpretabilidad se define como la capacidad de explicar o dar sentido en términos que un ser humano pueda entender.''


	==Sources==		==Sources==

Jean-Sébastien Zavalone le 22 juillet 2025 à 14:26

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← Version précédente		Version du 22 juillet 2025 à 10:26
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	==Anglais==		==Anglais==
	'''interpretability'''		'''interpretability'''

			==Español==

			''''' interpretabilidad '''''

			''Desde el punto de vista de la ingeniería, la interpretabilidad caracteriza un algoritmo cuyos resultados pueden interpretarse explícitamente a la luz de los datos de entrada y de las operaciones que deben realizarse. Un algoritmo es interpretable si es posible identificar, o mejor aún, medir los datos o atributos que más contribuyen a los resultados del algoritmo, e incluso cuantificar su importancia.''

			''Desde el punto de vista de la IA responsable, la interpretabilidad se define como la capacidad de explicar o dar sentido en términos que un ser humano pueda entender.''


	==Sources==		==Sources==

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	[https://arxiv.org/pdf/1910.10045.pdf Source : arviX]		[https://arxiv.org/pdf/1910.10045.pdf Source : arviX]

	~~</small><br>~~ {{Modèle:101}}~~<br>~~		{{Modèle:101}}

	[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Arianne le 14 janvier 2025 à 00:52

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← Version précédente		Version du 13 janvier 2025 à 20:52
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	==Définition==		==Définition==
	D'un point de vue d'ingénierie, l'interprétabilité caractérise un [[algorithme]] dont les résultats peuvent être explicitement interprétés à la lumière des données d'entrée et des opérations à accomplir. Un algorithme est interprétable s'il est possible d'identifier, ou mieux de mesurer, les [[données]] ou les [[Attribut\|attributs]] qui participent le plus aux résultats de l'algorithme, et même d'en quantifier l'importance.		D'un point de vue d'ingénierie, l'interprétabilité caractérise un [[algorithme]] dont les résultats peuvent être explicitement interprétés à la lumière des données d'entrée et des opérations à accomplir. Un algorithme est interprétable s'il est possible d'identifier, ou mieux, de mesurer les [[données]] ou les [[Attribut\|attributs]] qui participent le plus aux résultats de l'algorithme, et même d'en quantifier l'importance.

	D'un point de vue d'[[IA responsable]], l'interprétabilité se définit comme la capacité d'expliquer ou de fournir le sens en termes compréhensibles pour un être humain.		D'un point de vue d'[[IA responsable]], l'interprétabilité se définit comme la capacité d'expliquer ou de fournir le sens en termes compréhensibles pour un être humain.

Arianne le 13 janvier 2025 à 00:58

2025-01-13T00:58:09Z

← Version précédente		Version du 12 janvier 2025 à 20:58
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	==Définition==		==Définition==
	D'un point de vue d'ingénierie, l'interprétabilité caractérise un [[algorithme]] dont les résultats peuvent être explicitement interprétés à la lumière des données d'entrée et des opérations à accomplir. Un algorithme est interprétable s'il est possible d'identifier, ou mieux de mesurer, les données ou les attributs qui participent le plus aux résultats de l'algorithme, ~~voire~~ même d'en quantifier l'importance.		D'un point de vue d'ingénierie, l'interprétabilité caractérise un [[algorithme]] dont les résultats peuvent être explicitement interprétés à la lumière des données d'entrée et des opérations à accomplir. Un algorithme est interprétable s'il est possible d'identifier, ou mieux de mesurer, les [[données]] ou les [[Attribut\|attributs]] qui participent le plus aux résultats de l'algorithme, et même d'en quantifier l'importance.

	D'un point de vue d'IA responsable, l'interprétabilité se définit comme la capacité d'expliquer ou de fournir le sens en termes compréhensibles pour un être humain.		D'un point de vue d'[[IA responsable]], l'interprétabilité se définit comme la capacité d'expliquer ou de fournir le sens en termes compréhensibles pour un être humain.

	==Compléments==		==Compléments==

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	[[Category:Apprentissage profond]]		[[Category:Apprentissage profond]]
	[[Category:Intelligence artificielle]]		[[Category:Intelligence artificielle]]
	~~[[Category:Termino 2019]]~~
	[[Catégorie:101]]		[[Catégorie:101]]

ClaireGorjux le 14 avril 2024 à 23:03

2024-04-14T23:03:00Z

← Version précédente		Version du 14 avril 2024 à 19:03
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	==Définition==		==Définition==
	D'un point de vue d'ingénierie, l'interprétabilité caractérise un algorithme dont les résultats peuvent être explicitement interprétés à la lumière des données d'entrée et des opérations à accomplir. Un algorithme est interprétable s'il est possible d'identifier, ou mieux de mesurer, les données ou les attributs qui participent le plus aux résultats de l'algorithme, voire même d'en quantifier l'importance.		D'un point de vue d'ingénierie, l'interprétabilité caractérise un [[algorithme]] dont les résultats peuvent être explicitement interprétés à la lumière des données d'entrée et des opérations à accomplir. Un algorithme est interprétable s'il est possible d'identifier, ou mieux de mesurer, les données ou les attributs qui participent le plus aux résultats de l'algorithme, voire même d'en quantifier l'importance.

	D'un point de vue d'IA responsable, l'interprétabilité se définit comme la capacité d'expliquer ou de fournir le sens en termes compréhensibles pour un être humain.		D'un point de vue d'IA responsable, l'interprétabilité se définit comme la capacité d'expliquer ou de fournir le sens en termes compréhensibles pour un être humain.
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	<hr/>		<hr/>

	Les notions d'interprétabilité et d'explicabilité sont particulièrement importantes dans les cas où les algorithmes prennent des décisions qui impliquent des êtres humains dans des domaines comme la médecine, le droit et la finance.		Les notions d'interprétabilité et d'explicabilité sont particulièrement importantes dans les cas où les algorithmes prennent des décisions qui impliquent des êtres humains dans des domaines comme la médecine, le droit et la finance.

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	==Anglais==		==Anglais==
	'''interpretability'''		'''interpretability'''


	==Sources==		==Sources==
			[[Utilisateur:Claude COULOMBE \| Source : Claude Coulombe, Datafranca.org]]

	[[Utilisateur:~~Claude COULOMBE~~ \| Source: ~~Claude Coulombe, Datafranca.org~~]]		[[Utilisateur:Patrickdrouin \| Source : Termino]]

	~~[[Utilisateur:Patrickdrouin \| Source: Termino]]~~		[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']

	[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: ''Google machine learning glossary'']

	[https://perso.math.univ-toulouse.fr/mllaw/home/statisticien/explicabilite-des-decisions-algorithmiques/ Source : Université de Toulouse]		[https://perso.math.univ-toulouse.fr/mllaw/home/statisticien/explicabilite-des-decisions-algorithmiques/ Source : Université de Toulouse]

	[https://arxiv.org/pdf/1910.10045.pdf Source : arviX]		[https://arxiv.org/pdf/1910.10045.pdf Source : arviX]



	</small><br> {{Modèle:101}}<br>		</small><br> {{Modèle:101}}<br>

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2024-01-28T03:41:52Z

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	'''interpretability'''		'''interpretability'''

	~~<small>~~
			==Sources==

	[[Utilisateur:Claude COULOMBE \| Source: Claude Coulombe, Datafranca.org]]		[[Utilisateur:Claude COULOMBE \| Source: Claude Coulombe, Datafranca.org]]

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 » par « {{Modèle:101}} »

2024-01-05T18:03:05Z

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	</small><br> ~~<div style="border~~:~~2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-~~101~~-mots.png" width="250"></a></html>~~		</small><br> {{Modèle:101}}<br>
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	[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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