Définition
La transparence algorithmique vise à rendre un système d’IA suffisamment compréhensible pour les personnes qui s’y fient. Elle inclut souvent: usage prévu, sources de données, limites, résultats d’évaluation, et consignes d’interprétation des sorties.
Pourquoi c’est important
- Confiance: savoir quand s’appuyer sur l’outil et quand non.
- Sécurité: repérer plus vite erreurs et mésusages.
- Conformité: de nombreux cadres exigent documentation et information utilisateur.
Comment ça fonctionne
Documenter -> divulguer -> expliquer les sorties -> journaliser -> maintenir à jourLa transparence n’est pas “révéler le code source”. C’est un niveau de disclosure adapté aux utilisateurs, auditeurs et owners.
Exemple pratique
Un outil juridique indique quelles sources ont été consultées, fournit des citations, et précise qu’il assiste la recherche sans remplacer le jugement professionnel.
Questions fréquentes
Q: Transparence = XAI?
R: XAI est une technique. La transparence est plus large: disclosures, docs et clarté opérationnelle.
Q: Peut-on être transparent sans révéler des secrets industriels?
R: Souvent oui. On peut divulguer usage prévu, limites et contrôles sans dévoiler l’implémentation.
Termes associés
- Exigences de documentation IA — preuves requises
- Responsabilité du modèle — ownership et traçabilité
- Supervision humaine — info nécessaire pour superviser
- EU AI Act — attentes réglementaires
Références
Règlement (UE) 2024/1689 (EU AI Act).
References
Regulation (EU) 2024/1689 (EU AI Act).