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Explainable AI 22 juin 2026 7 min de lecture

Comment interpréter un modèle ML

Une vue d'ensemble des techniques de Explainable AI (XAI) comme SHAP et LIME pour rendre transparents les modèles boîte noire.

L'importance de l'explicabilité

Alors que les modèles sont déployés dans des environnements sensibles, comprendre pourquoi un modèle prend une décision est crucial.

SHAP vs. LIME

  • SHAP (SHapley Additive exPlanations): Basé sur la théorie des jeux pour attribuer le rôle de chaque variable dans la prédiction.
  • LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): Approxime localement le modèle boîte noire avec un modèle explicable simple.
SHAPLIMEInterpretability
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Zakaria Kassemi

Data Scientist & Ingénieur IA — Maroc