XPLIA est une librairie Python open-source révolutionnaire conçue pour rendre les modèles d'intelligence artificielle plus transparents, interprétables et conformes aux réglementations. Notre mission est de combler le fossé entre la complexité des modèles d'IA modernes et la nécessité de comprendre et d'expliquer leurs décisions.
- Intégration harmonieuse des méthodes SHAP, LIME, Anchors, InterpretML et plus
- Support pour tout type de modèle ML/DL (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc.)
- Explicabilité locale et globale dans un framework unifié
- Tableaux de bord interactifs avec Dash et Plotly
- Graphiques dynamiques d'influence des caractéristiques
- Visualisation des processus de décision et des chemins d'activation
- Interface technique pour les data scientists
- Mode "vulgarisé" pour les décideurs et le grand public
- Personnalisation des niveaux de détail et de complexité
- Support pour les exigences de l'AI Act européen
- Documentation automatisée pour la conformité RGPD
- Traçabilité et auditabilité des modèles
- Documentation des sources de données
- Méthodologies d'entraînement et de validation
- Rapports de conformité automatisés
- API unifiée et cohérente
- Extensibilité par plugins
- Support continu pour les nouvelles méthodes d'explicabilité
pip install xpliaPour les fonctionnalités avancées:
pip install xplia[full]import xplia as xplia
# Charger un modèle pré-entraîné
model = iai.load_model("my_model.pkl")
# Créer un explainer adapté au modèle
explainer = iai.create_explainer(model, method="unified")
# Générer des explications
explanations = explainer.explain(X_test, y_test)
# Visualiser les résultats avec un tableau de bord interactif
iai.visualize.dashboard(explanations, level="technical")Pour une documentation complète, des tutoriels et des exemples, consultez notre site de documentation.
Nous accueillons avec enthousiasme les contributions de la communauté ! Consultez notre guide de contribution pour commencer.
Ce projet est sous licence MIT.
Si vous utilisez XPLIA dans votre recherche, veuillez nous citer :
@software{xplia2025,
author = {Severino, Nicolas et al.},
title = {XPLIA: A Comprehensive AI Model Explainability Framework},
url = {https://github.com/nicolasseverino/xplia},
version = {0.1.0},
year = {2025},
}