Définition courte
L’IA explicable (XAI, pour Explainable Artificial Intelligence) vise à rendre compréhensibles les décisions prises par une intelligence artificielle.

Explication complète
Certaines IA, notamment les modèles complexes de deep learning, fonctionnent comme des “boîtes noires” : elles donnent un résultat sans expliquer comment elles y sont arrivées.
L’IA explicable cherche à lever ce voile en fournissant des justifications claires et traçables.

Concrètement, elle permet de :

• comprendre pourquoi un modèle a pris une décision,

• vérifier que l’IA ne reproduit pas de biais,

• renforcer la confiance des utilisateurs et des régulateurs.

C’est un enjeu majeur dans les secteurs sensibles : santé, finance, justice, ou BTP lorsque les décisions impactent la sécurité et la conformité.

Exemple concret
Une IA de contrôle qualité signale qu’un dossier technique est non conforme.
Grâce à l’IA explicable, elle indique quels critères manquaient (absence de certificat ou d’attestation thermique).
→ L’utilisateur comprend la logique de la décision et peut corriger immédiatement.

À retenir
L’IA explicable fait passer l’intelligence artificielle de l’automatisation aveugle à la transparence raisonnée.
C’est la condition essentielle pour une IA fiable, éthique et adoptée à grande échelle.