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Glossary

0-9
2-stage detector9-layer network5G + AI0-shot learning6DoF pose estimation3D convolution8-bit quantization7D representation1-shot learning4D data
A
AlgorithmAutoencoderAGI / Artificial General IntelligenceAttentionArtificial Intelligence (AI)
B
BERTBatch NormalizationBackpropagationBiasBoosting
C
ChatbotClassifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClustering
D
Deterministic ModelDiscriminative ModelDeepfakeData AugmentationDeep Learning
E
EpochEncoderEnsemble LearningEmbeddingExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFeature ExtractionFusion / Multimodal FusionForward PropagationFine-tuning
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)
H
HyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristicHierarchical Model
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtapositionJittering
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Large Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLearning RateLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
OptimizerOnline LearningObjective FunctionOverfittingOne-hot Encoding
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQuality EstimationQuantizationQ-learningQueue / Buffer
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSamplingSequence ModelingSoftmax
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUnderfittingUniversal Approximation TheoremU-Net
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingValidation SetVanishing / Exploding GradientVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)Yoga of AIY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZygosity in augmentationZero-gradient phenomenon

Qu'est-ce que l'IA explicable (XAI)

L'IA explicable (XAI) fait référence à des méthodes d'intelligence artificielle qui fournissent des explications compréhensibles pour les humains concernant leurs décisions et actions. À mesure que les systèmes d'IA deviennent plus répandus dans des secteurs critiques tels que la santé et la finance, le besoin de transparence est fondamental. Les utilisateurs doivent comprendre la logique derrière les décisions de l'IA pour faire confiance à la technologie.


XAI fonctionne à travers diverses techniques, y compris l'analyse de l'importance des caractéristiques, la visualisation des modèles et la génération de règles de décision interprétables. Ces méthodes permettent aux utilisateurs de mieux comprendre les sorties des modèles d'IA, augmentant ainsi la confiance dans les systèmes. Par exemple, des outils comme LIME (Explications Locales de Modèles Indépendants) et SHAP (Explications Additives de Shapley) peuvent révéler comment des caractéristiques spécifiques influencent les prédictions.


En regardant vers l'avenir, à mesure que les applications d'IA se développent, la XAI devrait devenir une norme industrielle, surtout dans un contexte de réglementation de plus en plus stricte. Ses avantages incluent l'amélioration de la confiance des utilisateurs, l'acceptation accrue des modèles et l'aide aux développeurs pour identifier les biais et les problèmes éthiques au sein des modèles. Cependant, la XAI présente également des inconvénients, tels que des coûts informatiques supplémentaires, la possibilité de simplifications excessives des explications et des défis d'applicabilité à tous les types de systèmes d'IA.


Lors de la mise en œuvre de la XAI, les développeurs doivent équilibrer la relation entre l'explicabilité et la performance du modèle, en veillant à ce que les explications fournies soient réellement utiles aux utilisateurs finaux. Dans l'ensemble, la XAI est une étape cruciale pour promouvoir la transparence et la responsabilité dans l'IA, contribuant à un développement de l'IA plus sûr et plus équitable.