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L’explicabilité de l’IA, un enjeu pour l’entreprise et la société¶

Adapté d’un article publié sur LinkedIn le 26 août 2025.

L’IA générative transforme le fonctionnement des organisations, mais plus les modèles gagnent en puissance, plus ils deviennent difficiles à comprendre. D’où l’enjeu de l’explicabilité : la capacité à comprendre et à interpréter comment un modèle parvient à ses décisions. L’image est simple : feriez-vous confiance, les yeux fermés, à un collègue qui aurait toujours raison mais n’expliquerait jamais pourquoi ?

Pour l’entreprise, l’explicabilité conditionne trois choses. La confiance et l’adoption, d’abord : collaborateurs et clients adhèrent plus volontiers à un système dont ils saisissent le raisonnement. La maîtrise du risque ensuite : dans les secteurs régulés, finance ou santé, les décisions doivent être transparentes pour rester conformes et équitables. L’amélioration continue enfin : comprendre pourquoi une IA se trompe vaut autant que constater qu’elle réussit.

L’enjeu déborde l’entreprise. L’IA pèse de plus en plus sur des décisions qui engagent des vies : candidatures, crédits, diagnostics. Sans explicabilité, les biais cachés se propagent, la responsabilité se dilue, la confiance dans les institutions s’érode. La difficulté est réelle : un modèle d’apprentissage profond compte des milliards de paramètres, et l’on ne peut pas toujours retracer le chemin exact d’une décision. Des méthodes progressent toutefois : attribution des facteurs d’influence, simplification de modèles, visualisations pour non-spécialistes. Pour le dirigeant, l’explicabilité n’est pas une question technique : c’est une exigence stratégique, qui décide de ce que l’organisation pourra défendre et contrôler.

L’auteur s’exprime à titre personnel. © 2026 Mehdi Moudden.