Évaluation de la calibration du modèle
iaDéfinition
L'evaluation de la calibration du modele est une analyse qui verifie si les scores de confiance produits par un modele d'IA refletent reellement la probabilite que sa prediction soit correcte. Un modele bien calibre qui annonce 80% de confiance doit avoir raison environ 80 fois sur 100 dans les cas similaires. La calibration se mesure via des outils comme l'Expected Calibration Error (ECE), les diagrammes de fiabilite (reliability diagrams) ou le Brier score, qui comparent la confiance predite a la frequence observee de bonnes reponses par tranche. Les reseaux de neurones profonds sont frequemment surconfiants, notamment apres un entrainement intensif, ce qui les rend risques pour la prise de decision automatisee. Des methodes correctives existent, comme le temperature scaling ou l'isotonic regression, appliquees en post-traitement sur un jeu de validation dedie. Cette evaluation est critique pour les systemes d'aide a la decision en sante, en credit scoring ou en cybersecurite, ou une confiance mal calibree peut conduire a une action automatisee inappropriee. L'AI Act et le NIST AI RMF citent la fiabilite des scores de confiance parmi les exigences de transparence des systemes a haut risque, rendant cette evaluation incontournable en audit de conformite.
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