Résumé
L’intelligence artificielle explicable (XAI) est relativement nouvelle en offrant la possibilité aux systèmes intelligents de donner des motivations solides sur leurs décisions et comportements. Puisque la XAI est axée sur les humains, elle a de fortes connections avec les systèmes flous. Dans cet article, nous considérons l’explication locale de la sortie d’un jeu de règles linguistiques floues à partir des contributions des entrées à la sortie. Les contributions sont définies à partir de la moyenne des gradients sur la droite liant le point de départ au point d’arrivée. Cette approche permet d’obtenir que la variation de la sortie soit égale à la somme des contributions de chaque variable d’entrée à la sortie.