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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 XAI / IA Explicable ?

L'IA Explicable (XAI) est un domaine crucial qui vise à rendre les processus de décision des modèles d'intelligence artificielle transparents et compréhensibles. Alors que l'IA est de plus en plus appliquée dans divers secteurs, en particulier dans des domaines à haut risque tels que la santé, la finance et la conduite autonome, garantir l'interprétabilité et la transparence des modèles devient essentiel.


Le fonctionnement de la XAI englobe généralement plusieurs techniques, telles que la visualisation des modèles, l'analyse de l'importance des caractéristiques et la génération de règles de décision. Ces techniques aident les utilisateurs à comprendre comment les modèles arrivent à des résultats spécifiques. Par exemple, LIME (Explications Locales de Modèles Invariantes) et SHAP (Explications Additives de Shapley) sont des méthodes couramment utilisées qui fournissent des explications pour des modèles complexes en boîte noire.


La XAI a un large éventail d'applications. Dans le domaine de la santé, les médecins peuvent mieux comprendre les recommandations de diagnostic grâce à des modèles d'IA explicables, ce qui conduit à des décisions plus éclairées. Dans l'industrie financière, les régulateurs exigent que les prestataires de services financiers puissent expliquer leurs décisions de crédit pour garantir l'équité et la transparence.


Bien que les avantages de la XAI soient évidents, des défis existent également. Par exemple, certains modèles complexes (comme l'apprentissage profond) sont intrinsèquement hautement non linéaires et difficiles à expliquer simplement. De plus, une simplification excessive peut entraîner la perte d'informations importantes ; il est donc nécessaire de trouver un équilibre approprié lors de l'atteinte de l'interprétabilité.


À l'avenir, le développement de la XAI sera étroitement lié aux avancées technologiques. Alors que les demandes de transparence et d'équité en matière d'IA continuent d'augmenter, la recherche et l'application dans le domaine de la XAI recevront de plus en plus d'attention. Les entreprises et les organisations doivent également respecter des cadres éthiques appropriés pour garantir que leurs systèmes d'IA soient non seulement efficaces, mais également acceptés par les utilisateurs et la société.