Quelle transparence pour les algorithmes d'apprentissage machine ?

Résumé : La notion de « transparence des algorithmes » a récemment pris une grande importance à la fois dans le débat public et dans le débat scientifique. Partant de la prolifération des emplois du terme « transparence » nous distinguons deux familles d'usages fondamentaux du concept : une famille descriptive portant sur des propriétés épistémiques intrinsèques des programmes, au premier rang desquels l'intelligibilité et l'explicabilité, et une famille prescriptive portant sur des propriétés normatives de leurs usages, au premier rang desquels la loyauté et l'équité. Parce qu'il faut comprendre un algorithme pour l'expliquer et en réaliser l'audit, l'intelligibilité est logiquement première dans l'étude philosophique de la transparence. Afin de mieux cerner les enjeux de l'intelligibilité dans l'emploi public des algorithmes, nous introduisons dans un deuxième temps une distinction entre intelligibilité de la procédure et intelligibilité des sorties. Dans un dernier temps, nous appliquons cette distinction au cas particulier de l'apprentissage machine.
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Contributeur : Issam Ibnouhsein <>
Soumis le : lundi 14 mai 2018 - 11:48:20
Dernière modification le : mercredi 4 juillet 2018 - 01:12:49

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Maël Pégny, Mohamed Issam Ibnouhsein. Quelle transparence pour les algorithmes d'apprentissage machine ?. 2018. 〈hal-01791021〉

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