@inproceedings{chaffin-delaunay-2023-honey,
    title = "{\textquotedblleft}Honey, Tell Me What`s Wrong{\textquotedblright}, Explicabilit{\'e} Globale des Mod{\`e}les de {TAL} par la G{\'e}n{\'e}ration Coop{\'e}rative",
    author = "Chaffin, Antoine  and
      Delaunay, Julien",
    editor = "Servan, Christophe  and
      Vilnat, Anne",
    booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : travaux de recherche originaux -- articles longs",
    month = "6",
    year = "2023",
    address = "Paris, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/jlcl-multiple-ingestion/2023.jeptalnrecital-long.9/",
    pages = "105--122",
    language = "fra",
    abstract = "L`omnipr{\'e}sence de l`apprentissage automatique a mis en lumi{\`e}re l`importance des algorithmes d`explicabilit{\'e}. Parmi ces algorithmes, les m{\'e}thodes agnostiques au type de mod{\`e}le g{\'e}n{\`e}rent des exemples artificiels en modifiant l{\'e}g{\`e}rement les donn{\'e}es originales. Elles observent ensuite les changements de d{\'e}cision du mod{\`e}le sur ces exemples artificiels. Cependant, de telles m{\'e}thodes n{\'e}cessitent d`avoir des exemples initiaux et fournissent des explications uniquement sur la d{\'e}cision pour ces derniers. Pour r{\'e}pondre {\`a} ces probl{\'e}matiques, nous proposons Therapy, la premi{\`e}re m{\'e}thode d`explicabilit{\'e} mod{\`e}le-agnostique pour les mod{\`e}les de langue qui ne n{\'e}cessite pas de donn{\'e}es en entr{\'e}e. Cette m{\'e}thode g{\'e}n{\`e}re des textes qui suivent la distribution apprise par le classifieur {\`a} expliquer gr{\^a}ce {\`a} la g{\'e}n{\'e}ration coop{\'e}rative. Ne pas d{\'e}pendre d`exemples initiaux permet, en plus d'{\^e}tre applicable lorsqu`aucune donn{\'e}e n`est disponible (e.g, pour des raisons de confidentialit{\'e}), de fournir des explications sur le fonctionnement global du mod{\`e}le au lieu de plusieurs explications locales, offrant ainsi une vue d`ensemble du fonctionnement du mod{\`e}le. Nos exp{\'e}riences montrent que, m{\^e}me sans donn{\'e}es en entr{\'e}e, Therapy fournit des informations instructives sur les caract{\'e}ristiques des textes utilis{\'e}es par le classifieur qui sont comp{\'e}titives avec celles fournies par les m{\'e}thodes utilisant des donn{\'e}es."
}