Explicabilité
Comprenez les décisions de l’IA, renforcez la confiance des utilisateurs et empêchez les modèles existants de développer des biais indésirables.
Explications de l’IA centrées sur l’utilisateur
Une explicabilité qui va au-delà de la technique, grâce à des explications et des interfaces adaptées à tous les types de modèles d’IA, de contextes d’entreprises et d’utilisateurs.
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Interfaces accessibles
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Analyse du caractère équitable
Explorez les modèles, déterminez ceux qui sont inexacts ou non équitables, qui ont pris un biais à partir d’ensembles de données mal construits, et corrigez-les.
La différence Element AI
Notre explicabilité est axée sur l’humain et à la fine pointe de la technologie. Elle peut facilement interagir avec divers modèles et être adaptée à des besoins particuliers.
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Transparente
Évitez les modèles à boîte noire en fournissant des explications claires et adaptées aux différents types d’utilisateurs, qu’ils soient techniques ou commerciaux.
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Équitable
Faites de l’équité une priorité des modèles d’IA en utilisant notre expertise pour cerner les biais qui pourraient nuire à vos utilisateurs.
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Souple
Nos méthodes peuvent être adaptées afin de fournir des explications efficaces pour n’importe quel modèle sur EAI OS et dans n’importe quel contexte opérationnel.
L’explicabilité à l’œuvre dans les produits d’Element AI
Element AI Knowledge Scout permet la recherche en langage naturel sur des données d’entreprise, et exploite le comportement des utilisateurs pour saisir des informations autrefois tacites. L’explicabilité intégrée montre à quel point l’IA comprend la question et sur quelle base elle formule ses résultats, renforçant la confiance de l’utilisateur envers le système.
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