Méthodologies de test pour évaluer l’interprétabilité et l’explicabilité des modèles d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. Inclut l’analyse de l’importance des caractéristiques, les valeurs SHAP, LIME, la visualisation de l’attention, l’introspection des modèles et la vérification de la transparence décisionnelle dans les systèmes d’IA critiques pour la sécurité et la conformité.