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Ouvrir la boîte noire : la valeur de l’IA explicable dans les services financiers
Il existe tout un domaine de recherche qui s’efforce de décrire la logique qui sous-tend la prise de décision en matière d’IA : l’IA explicable (IAX). La dynamique dans ce domaine s’ampligie à mesure que les systèmes d’IA démontrent des performances et des capacités bien au-delà des technologies précédentes, mais se heurtent à des obstacles de praticabilité et de conformité juridique.
Les techniques d’explicabilité s’avèrent particulièrement utiles dans les services financiers, où le faible rapport signal/bruit des données financières exige une forte boucle de rétroaction entre l’utilisateur et la machine. Les solutions d’IA qui ne laissent pas de place à la rétroaction humaine pour guider les résultats risquent de ne jamais être adoptées au profit d’approches traditionnelles qui s’appuient sur une expertise et une expérience du domaine affinées au fil des ans. La réglementation, elle aussi, augmente les enjeux en empêchant même l’entrée sur le marché des produits alimentés par l’IA s’ils ne sont pas rigoureusement vérifiables.
Notre nouvel article de réflexion offre un survol de l’IA explicable et présente comment son application signifie adopter une approche centrée sur l’utilisateurs qui commence dès de le début de l’élaboration de la solution d’IA. Autrement dit, le design pour l’explicabilité est au coeur de toute la démarche de création d’une solution d’IA, des premières étapes de développement à la mise en production du système.
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