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Expliquer la décision d’un robot aide l’opérateur à comprendre, vérifier et contester l’action, surtout lorsque la décision modifie une sécurité ou un travail.
Une explication fidèle reflète les facteurs réellement utilisés par l’IA, tandis qu’une explication plausible raconte une histoire convaincante qui peut être fausse.
On présente l’incertitude d’une décision robotique avec un niveau compréhensible, sa source, ses conséquences et une action proposée plutôt qu’un score isolé.
Conserver la version du modèle dans une explication robotique permet de relier le résultat à l’algorithme, aux données et aux règles réellement utilisés.
On permet à un usager de contester une décision d’un robot en affichant la décision, le motif, un canal humain, les délais et l’effet de la contestation.
Une question plus précise ?