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Une étude teste si les facteurs cités par les LLM pour justifier leurs décisions correspondent réellement à leur comportement observable.
Un modèle BERT entraîné sur 75 millions de patients combine encodage des résultats de laboratoire et attributions interprétables via Integrated Gradients.
Une nouvelle représentation géométrique rend les explications contrefactuelles exactes et vérifiables pour les modèles de gradient boosting sur données tabulaires.
Un état des lieux des limites de l'évaluation en XAI, illustré par un système de détection de biais et l'adaptation aux flux de données évolutifs.