Explicabilité en Apprentissage par Renforcement : vers une Taxinomie Unifiée
- Authors
- Publication Date
- Jul 01, 2024
- Source
- HAL
- Keywords
- Language
- French
- License
- Unknown
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Abstract
La problématique de l'explicabilité est à l'heure actuelle un enjeu important en intelligence artificielle, et plus spécifiquement en apprentissage par renforcement. Dans cet article, nous proposons une nouvelle classification des techniques d'explicabilité pour l'apprentissage par renforcement. Pour se faire, nous nous appuyons sur les aspects spécifiques de l'apprentissage par renforcement en définissant les concepts d'explication, de source d'explication et de technique d'explicabilité. En utilisant cette nouvelle classification, nous effectuons une analyse de l'état de l'art des techniques existantes dans ce domaine. Enfin, nous proposons une rétrospective de l'évolution des systèmes de classification, mettant en lumière les avancées et les tendances récentes en apprentissage par renforcement explicable.
