Classifying XAI Methods to Resolve Conceptual Ambiguity
Notice bibliographique
Résumé
This article provides an in-depth review of the concepts of interpretability and explainability in machine learning, which are two essential pillars for developing transparent, responsible, and trustworthy artificial intelligence (AI) systems. As algorithms become increasingly complex and are deployed in sensitive domains, the need for interpretability has grown. However, the ongoing confusion between interpretability and explainability has hindered the adoption of clear methodological frameworks. To address this conceptual ambiguity, we draw on the formal distinction introduced by Dib, which rigorously separates interpretability from explainability. Based on this foundation, we propose a revised classification of explanatory approaches structured around three complementary axes: intrinsic vs. extrinsic, specific vs. agnostic, and local vs. global. Unlike many existing typologies that are limited to a single dichotomy, our framework provides a unified perspective that facilitates the understanding, comparison, and selection of methods according to their application context. We illustrate these elements through an experiment on the Breast Cancer dataset, where several models are analyzed: some through their intrinsically interpretable characteristics (logistic regression, decision tree) and others using post hoc explainability techniques such as treeinterpreter for random forests. Additionally, the LIME method is applied even to interpretable models to assess the relevance and robustness of the locally generated explanations. This contribution aims to structure the field of explainable AI (XAI) more rigorously, supporting a reasoned, contextualized, and operational use of explanatory methods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».