30/06/2026
Construire une offre de formation cohérente c’est d’abord une question de pédagogie bien entendu, mais aussi une question de conception de parcours d’apprentissage cohérents, et concrets, qui répondent à un besoin réel.
L’adoption de l’ “ 𝐀𝐈 𝐀𝐜𝐭 ” (et l’entrée en vigueur de nouvelles règles au 𝟮 𝗔𝗼𝘂̂𝘁 𝟮𝟬𝟮𝟲) font que l’ 𝗲𝘅𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝗲́ des recommandations et décisions produites par une IA sont devenues une 𝗽𝗿𝗶𝗼𝗿𝗶𝘁𝗲́ et une obligation induite.
On a donc voulu construire pour vous une formation digitale sur l'explicabilité des décisions IA. Au départ, on pensait pouvoir le faire en un seul module. Erreur. Pourquoi ?
Parce que 𝘁𝗿𝗼𝗶𝘀 𝗳𝗮𝗺𝗶𝗹𝗹𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗺𝗼𝗱𝗲̀𝗹𝗲𝘀 𝗲𝘁 𝘁𝗿𝗼𝗶𝘀 𝗹𝗼𝗴𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 d'explicabilité cohabitent mais ne se recouvrent pas.
On a fini par se dire qu'il fallait trois formations distinctes plutôt qu'une seule et qu’en les proposant en pack ou en mini-séries, on répondait aux divers besoins de manière structurée.
Il y a en premier lieu, les 𝗺𝗼𝗱𝗲̀𝗹𝗲𝘀 𝗮̀ 𝘃𝗮𝗿𝗶𝗮𝗯𝗹𝗲𝘀 𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲́𝗲𝘀, comme ceux qui vous permettent de calculer un scoring sur les CV de vos candidats par exemple (ATS). Sur ceux-là, on peut facilement appliquer des méthodes pour expliquer un modèle de notation ou de classement avec des paramètres vérifiables (Ce sont des outils mathématiques 𝗰𝗼𝗺𝗺𝗲 𝗦𝗛𝗔𝗣, 𝗲𝘁 𝗟𝗜𝗠𝗘).
Mais les intelligences artificielles 𝗴𝗲́𝗻𝗲́𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲𝘀, 𝗲𝘁 𝗹𝗲𝘀 𝗟𝗟𝗠𝘀, conçus pour comprendre, générer et manipuler du langage humain à grande échelle (comme ChatGPT, Claude ou Gemini) ne fonctionnent pas de la même façon. Ils n’utilisent pas de variables au sens où SHAP les comprend, mais des séquences de mots qui s'enchaînent par calcul de probabilités sur des milliards de paramètres.
Et entre un LLM open source qu'on héberge soi-même et un LLM fermé comme ChatGPT ou Claude, l'écart est grand.
Sur un LLM open source et ouvert, on peut analyser certains mécanismes internes, comme les 𝗰𝗮𝗿𝘁𝗲𝘀 𝗱'𝗮𝘁𝘁𝗲𝗻𝘁𝗶𝗼𝗻, par exemple, même si l'interprétation reste partielle.
Sur les modèles propriétaires fermés, qui sont des boîtes noires, l’interprétabilité est quasi nulle. Votre seule arme est 𝗱’𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗿𝗼𝗴𝗲𝗿 𝗹𝗲 𝗺𝗼𝗱𝗲̀𝗹𝗲 de l'extérieur, en variant les formulations ou en demande des autojustifications, mais qui sont par essence un peu biaisées…
Voilà pourquoi trois formations digitales courtes, à la suite d’une introduction plus générale, ont été publiées sur DiDaXo.tv dans ce qui est pour nous le format le plus adéquat, soit une 𝗺𝗶𝗻𝗶-𝘀𝗲́𝗿𝗶𝗲 𝘀𝘂𝗿 𝗹’𝗲𝘅𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝗲́ 𝗱𝗲 𝗹’𝗜𝗔 (𝗫𝗔𝗜).
Vous voulez mieux cerner ces problématiques, et assurer et préparer ou 𝘃𝗲́𝗿𝗶𝗳𝗶𝗲𝗿 𝘃𝗼𝘁𝗿𝗲 𝗰𝗼𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗶𝘁𝗲́ 𝗮𝘂 « 𝗥𝗚𝗣𝗗 » (𝗗𝗿𝗼𝗶𝘁 𝗮̀ 𝗹’𝗲𝘅𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻) 𝗲𝘁 𝗮̀ 𝗹’ « 𝗔𝗜 𝗔𝗰𝘁 » (𝗢𝗯𝗹𝗶𝗴𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱’𝗲𝘅𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝗲́) sur les sujets dits sensibles, alors ces mini séries vous seront utiles.
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