Comparaison côte à côte de la transparence et de l’IA explicable. Comprenez en quoi une visibilité large pour les parties prenantes diffère des méthodes qui rendent les sorties du modèle compréhensibles.
Verdict rapide: Utilisez Transparence pour la divulgation et l’examinabilité du système IA ; utilisez IA explicable lorsque l’accent porte sur la compréhension des facteurs derrière des sorties spécifiques.
Transparency describes degree to which an AI system’s purpose, data use, operation, limitations, and outputs can be understood or examined by relevant stakeholders.
Contexte : Particulièrement pertinent pour la documentation de gouvernance, les avis aux utilisateurs, l’accès d’audit et la responsabilité du système.
Explainable AI summarizes AI systems, methods, or properties that make important factors behind outputs understandable to humans.
Contexte : Particulièrement pertinent lorsque les utilisateurs, auditeurs ou personnes affectées doivent comprendre ou contester les sorties IA.
| Aspect | Transparency | Explainable AI |
|---|---|---|
| Définition | La transparence est le degré auquel les parties prenantes pertinentes peuvent comprendre ou examiner la finalité, l’usage des données, le fonctionnement, les limites et les sorties d’un système. | L’IA explicable désigne des systèmes, méthodes ou propriétés qui rendent compréhensibles pour les humains les facteurs importants derrière les sorties. |
| Différence pratique | La transparence est une propriété de gouvernance et de communication couvrant le cycle de vie du système. | L’IA explicable est davantage centrée sur les raisons, caractéristiques ou logiques derrière les sorties ou décisions. |
| Cas d’utilisation typique | Utilisez la transparence pour les avis, la documentation, les model cards, les inventaires et la préparation à l’audit. | Utilisez l’IA explicable pour les explications de décision, la contestabilité, la revue de modèle et les cas d’usage à fort impact. |
| Erreur courante | Supposer que publier des informations générales sur le système rend chaque décision explicable. | Traiter une technique d’explication comme un programme complet de transparence. |
| Implication de gouvernance | La transparence soutient la responsabilité, l’utilisation informée et les droits de revue selon les parties prenantes. | L’IA explicable soutient la compréhension, la contestation et l’évaluation du raisonnement ou des facteurs de sortie. |
En pratique, la transparence dit aux personnes ce qu’est le système et comment il doit être utilisé ; l’explicabilité les aide à comprendre pourquoi une sortie particulière a pu se produire.
Utiliser transparence et explicabilité comme synonymes dans les documents de politique.
Fournir des explications techniques sans divulgations claires pour les utilisateurs.
Supposer qu’un modèle est conforme parce qu’il dispose d’une fonctionnalité d’explication.
Ignorer le public qui a besoin de l’information.
Utilisez Transparence lorsque vous discutez de ce que les parties prenantes peuvent savoir ou examiner à propos d’un système IA, notamment sa finalité, son usage des données, ses limites et ses sorties. C’est le bon terme pour les politiques, divulgations, documentations et accès d’audit.
Utilisez IA explicable lorsque la question est de savoir si les humains peuvent comprendre les facteurs importants derrière une sortie de modèle. Le terme est particulièrement pertinent pour les décisions à fort impact, la contestabilité et les revues de fiabilité.
Les obligations de transparence de l’EU AI Act, les processus de gouvernance ISO/IEC 42001 et les pratiques de responsabilité du NIST AI RMF bénéficient tous d’une séparation entre obligations générales de transparence et contrôles spécifiques d’explicabilité.
Oui. Un système peut divulguer sa finalité, son usage des données, ses limites et ses processus de gouvernance tout en restant difficile à expliquer au niveau de la sortie.
Pas toujours. L’explicabilité peut venir de structures intrinsèquement interprétables ou de méthodes d’explication, mais les explications doivent tout de même être évaluées quant à leur utilité et fiabilité.
Utilisez les deux lorsque c’est pertinent. La transparence décrit la visibilité des parties prenantes sur le système, tandis que l’IA explicable décrit les mécanismes permettant de comprendre les facteurs de sortie.
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