## Interprétabilité de bases de règles floues : évaluation numérique et empirique

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### Résumé

Les systèmes de règles floues permettent à la fois de modéliser des phénomènes complexes et de maintenir l'interprétabilité grâce à leur expression en langage naturel. Cependant, cette propriété n'est pas intrinsèquement garantie par l'utilisation de sous-ensembles flous. Cet article propose à la fois un outil, nommé FuzzIC, d'évaluation de l'interprétabilité de bases de règles floues par le calcul de critères complémentaires issus de la littérature, et une étude empirique de ces critères auprès d'utilisateurs. Cette dernière montre que certains critères capturent des caractéristiques qui ont une influence significative sur l'interprétabilité, tandis que d'autres semblent moins influents qu'attendu.

### Mots clés

- Explainable Artificial Intelligence - XAI

- Interprétabilité

- Règles floues

### Domaines

- Intelligence artificielle [cs.AI]

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                                                Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
                                            </td>
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Soumis le : vendredi 28 novembre 2025-17:14:07

Dernière modification le : mardi 2 décembre 2025-03:16:58

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