Concevoir une IA explicable, appropriable et de confiance : approche située par et pour les métiers

Abstract

International audienceLes récents progrès de l'intelligence artificielle (IA) ont permis des innovations dans de nombreux domaines, notamment grâce aux techniques de machine learning et de deep learning. Cependant, ces techniques, souvent perçues comme opaques, soulèvent d'importants défis en matière de transparence et d'explicabilité, en particulier dans les contextes de prise de décision. Pour y répondre, un courant appelé intelligence artificielle explicable (Explainable AI ou XAI) a émergé, visant à améliorer la compréhension de ces technologies. Toutefois, les recherches actuelles en XAI restent majoritairement technocentrées, en négligeant le contexte d'usage et l'activité des utilisateurs. Ce projet de thèse propose donc une approche anthropocentrée, cherchant à comprendre et à transformer l'activité humaine à travers la co-conception d'un dispositif d'aide au diagnostic