Comment garantissez-vous l'absence de biais ?

Nous auditions chaque modèle avec des outils spécifiques de détection de biais. Nous testons sur des données d'équité, analysons les disparités de traitement par groupe (genre, âge, origine) et corrigeons tout biais détecté avant déploiement.

L'IA explicable est-elle moins performante ?

Non. Les techniques modernes (LIME, SHAP, modèles intrinsically interpretables) permettent d'atteindre des performances équivalentes aux modèles boîte noire. Nous avons 99,5% de précision sur nos modèles explicables.

Êtes-vous conformes au futur règlement européen sur l'IA ?

Oui. L'AI Act européen classe les systèmes IA par niveau de risque. Nos solutions sont conçues pour être conformes aux exigences des systèmes à haut risque : transparence, traçabilité, surveillance humaine, documentation technique complète.

AILFIAudit gratuit

IA de confiance · Éthique & fiable

Vous avez besoin d'IA fiable pour des décisions qui engagent.

Pas de boîte noire. Pas de biais caché. Nos modèles sont explicables, audités et conformes RGPD. L'IA de confiance pour les secteurs régulés : finance, santé, assurance, juridique.

Découvrir l'IA de confiance Pourquoi l'IA doit être explicable ? →

Règlement (UE) 2024/1689 — l'AI Act, premier cadre IA au monde
2 août 2026 — application des règles « haut risque »
SHAP · LIME — méthodes d'explicabilité reconnues
RGPD art. 22 — droit à une explication des décisions automatisées

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Quel angle de lecture vous correspond ?

Institutions, positions, contexte ou vérification : trouvez votre manière de suivre la vie politique française, sources officielles à l'appui.

Faire le quiz neutre

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Une décision n'a de valeur que si on peut l'expliquer.

Voici un modèle de scoring volontairement simple et ouvert. Réglez les paramètres : le verdict change, et surtout, AILFI vous dit pourquoi — facteur par facteur, poids par poids. C'est exactement ce qu'une IA opaque ne fait jamais.

Taux d'endettement28%

Part des revenus consacrée aux crédits. Plafond prudentiel usuel : 35 %. · poids 45 %

Ancienneté emploi6 ans

Stabilité professionnelle, en années. · poids 30 %

Incidents de paiement (12 mois)0

Retards ou rejets sur la dernière année. · poids 25 %

À étudier

Score de confiance sur 100

Pourquoi ce verdict ?

Taux d'endettement+27 pts
Ancienneté emploi+9 pts
Incidents de paiement (12 mois)+25 pts

Facteur le plus pénalisant : Ancienneté emploi — c'est lui qui tire le score vers le bas. Une IA de confiance le dit clairement, pas « parce que l'algorithme ».

Modèle pédagogique simplifié, exécuté localement. Aucun engagement, aucune donnée transmise. Illustration du principe d'explicabilité.

IA opaque

La boîte noire

« Refusé. » Sans raison consultable.
Biais possibles, invisibles, non corrigés.
Impossible à auditer ou à contester.
Risque réglementaire en secteur régulé.

L'approche AILFI

L'IA explicable

Chaque décision est justifiée en clair.
Biais testés (genre, âge, origine) et documentés.
Traçable, auditable par un tiers.
Pensée pour l'AI Act et le RGPD dès la conception.

Comprendre l'IA explicable

Le vocabulaire de la transparence.

Quatre notions qui font la différence entre une IA qu'on subit et une IA qu'on comprend.

Boîte noire: Un modèle dont on observe les sorties sans pouvoir expliquer le raisonnement interne. Performant, mais incontrôlable et incontestable.
XAI: Explainable AI : l'ensemble des méthodes qui rendent une décision d'IA compréhensible par un humain — pas seulement par la machine.
SHAP: SHapley Additive exPlanations : attribue à chaque variable sa contribution exacte au résultat, avec une base mathématique issue de la théorie des jeux.
LIME: Local Interpretable Model-agnostic Explanations : explique une prédiction individuelle en l'approchant localement par un modèle simple et lisible.

Secteurs régulés

Nos solutions d'IA de confiance par secteur

Chaque modèle est conçu pour être transparent, auditable et conforme aux réglementations les plus strictes.

Régulé

Finance et Banque

Scoring crédit, détection de fraude, conformité réglementaire. Nos modèles sont explicables : chaque décision est justifiée et traçable. Conforme Bâle III et RGPD.

Certifié

Santé et Médical

Aide au diagnostic, analyse d'imagerie, prédiction de risques. IA certifiée dispositif médical. Explicabilité obligatoire pour les décisions cliniques.

Transparent

Juridique et Assurance

Analyse de contrats, évaluation des risques, détection de clauses abusives. Chaque recommandation est justifiée par des références juridiques.

Sécurisé

Cybersécurité

Détection d'intrusions, analyse de comportements suspects, prévention des fuites de données. L'IA explique pourquoi une alerte est déclenchée.

Industrie 4.0

Industrie et Production

Maintenance prédictive, contrôle qualité, optimisation des chaînes. Modèles robustes qui expliquent chaque alerte et chaque recommandation.

Équitable

Ressources Humaines

Recrutement, évaluation, détection des talents. Nos modèles sont audités pour garantir l'absence de biais (genre, âge, origine). Conforme RGPD et loi IA.

Notre méthode

Comment AILFI garantit une IA de confiance

01
Audit de vos données et de vos besoins
Nous analysons vos données pour détecter les biais potentiels, les déséquilibres et les problèmes de qualité. Transparence totale sur ce qui peut et doit être fait.
02
Construction d'un modèle explicable
Pas de boîte noire. Nos modèles sont conçus pour être interprétables : chaque décision peut être expliquée en langage clair. Audit possible à tout moment.
03
Certification et déploiement
Le modèle est audité par un tiers, certifié conforme, puis déployé. Nous fournissons la documentation complète pour les autorités de régulation.

Cadre réglementaire

L'IA en Europe a désormais des règles.

Le règlement (UE) 2024/1689 — l'« AI Act » — encadre l'IA par niveau de risque. Les systèmes à haut risque (crédit, santé, RH, justice…) doivent être transparents, traçables et supervisés par un humain. Concevoir explicable n'est plus un luxe : c'est une obligation.

1ᵉʳ août 2024
Entrée en vigueur de l'AI Act.
2 février 2025
Interdiction des usages à risque inacceptable.
2 août 2025
Règles pour les modèles d'IA à usage général.
2 août 2026
Application des obligations « haut risque ».

Source : règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil.

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Diagnostic AI Act : mon système IA est-il haut risque ?

5 questions. 60 secondes. Classification selon la taxonomie officielle du règlement (UE) 2024/1689, avec les obligations légales précises qui s'appliquent à votre cas. Deadline haut risque : 2 août 2026.

⛔InacceptableInterdit depuis fév. 2025

⚠Haut risqueObligations lourdes

ℹRisque limitéTransparence requise

✓MinimalLibre d'utilisation

Le règlement européen AI Act classe tout système d'IA selon 4 niveaux de risque. DSI, DPO, juristes : trouvez en 60 secondes dans quelle catégorie tombe votre projet — et ce que vous devez faire avant la deadline.

Questions essentielles

Questions essentielles sur l'IA de confiance

Une IA explicable (XAI) permet de comprendre pourquoi une décision a été prise. Par exemple, si un modèle refuse un crédit, il doit dire pourquoi : 'taux d'endettement trop élevé', 'antécédents de retard de paiement', etc. Pas de réponse 'parce que l'IA l'a dit'.

Faites confiance à votre IA

Audit gratuit de vos modèles existants. Certification de vos nouvelles solutions.

Audit d'explicabilité de vos modèles existants
Détection et documentation des biais
Mise en conformité AI Act & RGPD

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