Explicabilité
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Fondements de l’IA
Pourquoi l’IA ne peut toujours pas s’expliquer : un cadre pour penser la rigueur
Un article de Google DeepMind présente un cadre en trois parties pour penser la rigueur dans l’IA : conceptuelle, épistémique et opérationnelle. Il soutient que les progrès rapides de l’apprentissage profond sont venus de la priorisation de l’itération axée sur la performance par rapport à la compréhension scientifique, et que combler les lacunes nécessitera plus que de meilleurs benchmarks.
2026-07-20
Article dans Nature Neuroscience
La nouvelle méthode de Microsoft transforme les IA cérébrales en boîte noire en théories lisibles
Le GCT traduit les modèles cérébraux basés sur les LLM, impossibles à interpréter, en phrases courtes comme 'préparation de nourriture' ou 'noms de lieux', puis utilise un LLM pour écrire des histoires qui testent causalement ces explications chez des sujets réels. La méthode promet de faire le pont entre l'IA prédictive et la théorie scientifique lisible par l'homme.
2026-07-05