Au travers de différents contenus, vous serez en mesure de comprendre les raisons pour lesquelles il est important de rendre l'IA interprétable, ainsi que les différentes méthodes et techniques d'interprétation des modèles d'IA.

Dans ce chapitre, nous allons aborder la théorie pour interpréter des modèles d'IA. Nous présenterons les principales solutions de marché, à savoir LIME, PDP, ICE et Shapley.

Nous avons maintenant acquis les connaissances théoriques nécessaires pour interpréter les modèles d'apprentissage automatique. Dans la conclusion de cet atelier, nous comparerons les différentes méthodes d'interprétation et définirons ensemble les bonnes pratiques à suivre. Nous aborderons également les approches complémentaires à l'interprétabilité et quelques exemples d'utilisation. Enfin, nous conclurons sur les principaux points abordés.

Démonstration sur DSS et présentation du cas d'usage que vous allez interpréter.

Pour obtenir les solutions, veuillez les demander aux animateurs de cet atelier.