Le point de départ de l’adoption de l’intelligence artificielle est la confiance !

L’intelligence artificielle a cette capacité remarquable à accélérer les prises de décision, à automatiser les tâches répétitives, à personnaliser les services et à révéler de nouveaux leviers de performance. Mais pour être pleinement adoptée, elle doit inspirer confiance. Et c’est là que tout commence.

Trop souvent, les utilisateurs — collaborateurs, clients ou même dirigeants — expriment une certaine réticence à l’égard de l’IA, non pas par peur du progrès, mais par manque de compréhension. Derrière cette technologie, perçue comme complexe ou opaque, se cache un enjeu fondamental : Celui de la lisibilité. Rendre les décisions de l’IA compréhensibles, c’est ouvrir la voie à une adoption durable. C’est précisément le rôle de ce qu’on appelle l’IA explicable.

Définir l’IA explicable : Au-delà de la transparence

L’IA explicable — ou XAI (eXplainable Artificial Intelligence) — regroupe l’ensemble des méthodes, outils et principes visant à rendre les décisions d’un système intelligent intelligibles pour un être humain. Il ne s’agit pas simplement d’afficher un résultat ou un score, mais de montrer comment et pourquoi ce résultat a été produit, en identifiant les critères, les données mobilisées, et les niveaux de certitude associés.

Par exemple, dans le cadre d’un refus de prêt, une IA explicable ne se contente pas d’indiquer une note insuffisante. Elle précise les éléments qui ont pesé dans l’analyse : Niveau de revenus, historique de remboursement, situation professionnelle, etc. Ce niveau de clarté permet non seulement de comprendre la décision, mais aussi, si nécessaire, de la contester ou la corriger.

Ce principe de redevabilité devient essentiel à mesure que l’IA s’infiltre dans des secteurs sensibles comme les ressources humaines, la finance, la santé ou le service client.

Sortir de la logique de la boîte noire.

Il est courant d’entendre que l’IA fonctionne comme une « boîte noire » : des données entrent, une décision sort, sans que l’on puisse entrevoir les mécanismes internes.

Cette opacité est en partie liée à certains modèles, notamment ceux issus du deep learning, qui traitent des volumes massifs d’information à travers des couches d’apprentissage automatique difficilement interprétables.

Cependant, cette complexité technique ne doit jamais être une excuse pour exclure l’explication. Car ce que l’utilisateur attend avant tout, c’est de savoir s’il peut se fier à l’outil qu’il utilise. L’IA ne peut pas prétendre remplacer l’humain si elle n’est pas capable de dialoguer avec lui.

Une approche structurelle, pas une option.

Chez MyAiFactory, chaque déploiement d’intelligence artificielle repose d’abord sur une phase d’audit stratégique. Il ne s’agit pas seulement d’identifier des cas d’usage pertinents, mais également d’évaluer la maturité numérique, les attentes et les seuils de tolérance au changement des équipes concernées.

Dans cette démarche, l’IA explicable n’est pas perçue comme une “option” ou un “plus” : Elle constitue un pilier de l’intégration.

Cela suppose :

• D’orienter le choix des modèles vers des systèmes interprétables lorsque cela est possible,
• de documenter les données et les processus décisionnels,
• d’intégrer des interfaces d’explication accessibles directement par les utilisateurs,
• et surtout, de mettre en place une culture de l’explication et du retour d’expérience.

Car une IA qu’on ne peut pas interroger est une IA que l’on contourne, ou pire, que l’on subit.

Cas pratique : Restaurer la confiance dans un outil rejeté.

L’un des projets les plus emblématiques de ces dernières années a été mené auprès d’une entreprise de services souhaitant automatiser la priorisation des tickets clients. L’objectif était clair : Permettre aux équipes de traiter en priorité les demandes les plus urgentes ou les plus sensibles.

Le premier prototype s’est avéré très performant… sur le papier. Mais sur le terrain, il a été rejeté par les équipes. Le classement proposé semblait arbitraire. Aucune indication ne leur permettait de comprendre pourquoi tel ticket passait en priorité ou pourquoi tel autre était déclassé. Résultat : Perte de confiance, retour au tri manuel.

Après analyse, nous avons réintégré des éléments d’explication visibles directement dans l’interface : Mots-clés déclencheurs, segment client concerné, historique d’insatisfaction, etc. Les utilisateurs ont également été associés à un système de notation des suggestions IA, permettant de faire évoluer le modèle au fil des retours.

En deux semaines, l’outil est passé du statut de projet bloqué à celui de référence métier. La seule différence : Il avait appris à se rendre compréhensible.

Ce que permet l’IA explicable, concrètement.

Au-delà de ce cas précis, une IA explicable apporte des bénéfices à plusieurs niveaux :

• Renforcement de la confiance des utilisateurs internes comme des clients finaux.
• Adoption plus rapide des outils IA grâce à une meilleure appropriation.
• Détection plus efficace des biais et des erreurs dans les décisions automatisées.
• Respect renforcé des obligations réglementaires (RGPD, AI Act, principes d’équité, etc.).
• Amélioration continue des modèles par un dialogue constant avec les usagers.

Dans les entreprises, cela se traduit par des outils mieux utilisés, des décisions mieux acceptées, et une transformation numérique plus fluide.

Une culture à faire émerger

Mettre en œuvre une IA explicable ne relève pas uniquement d’un choix technique. C’est une culture d’entreprise à faire grandir.

Il s’agit de :

• Former les équipes à la lecture et à l’interprétation des résultats IA.
• Créer des environnements où l’on peut questionner les systèmes sans crainte.
• Impliquer les collaborateurs dans la co-construction des outils.
• Favoriser les retours terrains et les boucles d’amélioration continue.

Les organisations qui réussiront leur transition vers l’intelligence artificielle ne seront pas nécessairement celles qui disposent des modèles les plus sophistiqués. Ce seront celles qui auront su rendre leurs technologies intelligentes… et humaines.

Pour favoriser l’adoption de l’IA explicable en entreprise

Pour encourager l’appropriation de ces principes, plusieurs actions concrètes peuvent être engagées :

• Intégrer l’explicabilité dans les cahiers des charges dès la phase de conception des projets IA.
• Privilégier, lorsque cela est pertinent, des algorithmes plus simples et interprétables plutôt que des modèles complexes sans lisibilité.
• Prévoir des sessions de sensibilisation auprès des décideurs et des équipes opérationnelles.
• S’appuyer sur des outils d’explication comme LIME ou SHAP, intégrés directement dans les interfaces utilisateurs.
• Valoriser les retours d’usage et mettre en place un suivi de la compréhension et de l’adhésion au fil du temps.

Ce type de démarche demande du temps, mais c’est aussi ce qui garantit une IA utile, comprise et durable.

En conclusion

L’IA explicable n’est pas un luxe technologique. C’est une condition de légitimité, une preuve de maturité et un levier d’efficacité.

Une IA que l’on comprend, que l’on peut interroger, qui laisse une trace de ses décisions, est une IA qui respecte ceux qui l’utilisent.

Pour les entreprises, c’est aussi une opportunité formidable : celle de replacer la technologie au service de l’humain. Car c’est bien là l’objectif : créer une intelligence artificielle digne de confiance, non pas pour remplacer, mais pour accompagner, éclairer, renforcer.

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Marie Jourdain

Marie Jourdain, 48 ans, est une experte en intelligence artificielle appliquée, forte de plus de 25 ans d’expérience dans le numérique, l’informatique et le développement logiciel. Fondatrice de MyAiFactory, elle accompagne aujourd’hui les entreprises dans leur transformation technologique à travers des solutions IA concrètes, opérationnelles et responsables.

Basée à La Ciotat, elle est très engagée dans plusieurs réseaux d’affaires, aussi bien au niveau local qu’au niveau national, et contribue activement à la diffusion d’une culture numérique accessible et stratégique. Issue du monde du développement informatique, elle a évolué vers une vision globale de l’innovation, en fondant d’abord Alice’s World (communication digitale) puis Optimum Web (numérique durable), avant de lancer MyAiFactory, agence spécialisée en IA générative, analyse de données, automatisation, vision par ordinateur et conformité.

Elle est également formatrice en intelligence artificielle, avec une approche orientée résultats : Simplifier l’appropriation des outils IA pour les dirigeants, structurer des projets IA efficaces, outiller les équipes pour gagner en performance.

Son accompagnement se distingue par sa pédagogie, sa rigueur, et sa capacité à concevoir des solutions sur mesure, alignées sur les enjeux métiers et réglementaires des entreprises.