XAI Builder

Objectif et intention utilisateur : XAI Builder répond au besoin de concevoir et valider des modèles d'IA explicables. Il cible les chercheurs, ingénieurs ML, responsables risques et professionnels de la gouvernance nécessitant un comportement interprétable lors du développement, de l'audit et des revues réglementaires. L'outil fournit des attributions, des explications globales et des comparaisons multi-modèles pour établir la transparence.
Logique centrale et fonctionnalités : Les fonctionnalités requises incluent l'entrée d'un modèle entraîné, l'entrée d'un jeu de données représentatif et la sélection d'une méthode d'explication. Les fonctionnalités optionnelles/avancées incluent des explications basées sur des scénarios, le traitement par lots, des comparaisons multi-modèles et des rapports exportables et auditées. Le système applique une validation des données, prend en charge les formats de modèle courants et calcule des métriques d'explicabilité pour guider les décisions de gouvernance.
Entrées et sorties : Les entrées comprennent dataset (CSV), modèle (fichier ou référence API), méthode d'explication (SHAP, Integrated Gradients, LIME), et configuration d'exécution (précision, échantillonnage). Les sorties incluent des attributions par caractéristique, des explications globales, des métriques de fidélité et de stabilité, et un rapport structuré adapté aux régulateurs et parties prenantes.
Algorithmes et calculs : L'outil applique des algorithmes d'attribution pour générer des explications locales, les agrège en explications globales et calcule la fidélité (vérifications de modèles substituts) et la stabilité (tests de perturbation). Il prend en charge l'agrégation inter-modèles et le scoring pour comparer l'interprétabilité entre approches.
Erreurs et cas limites : Gère les entrées manquantes, les formats de modèle non pris en charge et les données insuffisantes avec une validation explicite. En cas de mauvaise qualité des données, il émet des estimations conservatrices d'attribution et enregistre les avertissements dans les journaux. Les indisponibilités de données externes ou les échecs d'API se signalent sous forme de codes d'erreur et d'alertes non fatales, préservant les résultats existants.
Industrie/Région et localisation: Aligné sur les normes de gouvernance de l'IA utilisées dans les contextes US/EU; prend en charge les formats de rapports régionaux, le reporting sur devises/fuseaux horaires dans les exports et des attributions indépendantes de la langue adaptées pour les revues de conformité. Hypothèses & exclusions: suppose l'accès à un modèle entraîné et des données représentatives; ne réalise pas de formation ou d'étiquetage de modèles. Exclut le style UI, le comportement frontend et toute visualisation analytique non liée à l'explicabilité.