QILIS, ou Système d'interprétabilité du cycle de vie inspiré de la physique quantique, est un cadre permettant d'assurer l'interprétabilité tout au long du cycle de vie des modèles de réseaux neuronaux. Il combine métriques inspirées de la physique quantique, l’évaluation sémantique et l’optimisation dynamique pour garantir que les modèles restent transparents, efficaces et explicables de l’entraînement à l’inférence et à l’analyse.

Les principaux éléments comprennent :

• DRMP pour propager des mesures de pertinence telles que l'information mutuelle, la similarité cosinus et la pureté à travers les couches et les phases.
• AMS pour maintenir la cohérence sémantique des fonctionnalités.
• RBCO pour supprimer dynamiquement les fonctionnalités peu pertinentes afin d'améliorer l'efficacité.
• UN base de connaissances pour stocker et récupérer les données de pertinence des fonctionnalités.
• Un générateur de sortie interprétative pour créer des explications compréhensibles par l'humain.

QILIS prend en charge diverses architectures, notamment CNN, RNN, et transformateurset est particulièrement adapté aux applications à enjeux élevés telles que soins de santé et finance.

Cas d'utilisation et fonctionnalités

1. Diagnostic médical
QILIS permet de prendre des décisions d'IA interprétables dans des applications critiques telles que détection des maladies et recommandations de traitementEn traçant la pertinence des caractéristiques depuis la saisie des données jusqu'au diagnostic, il favorise la transparence clinique, la conformité réglementaire et la confiance des patients.

2. Détection des fraudes financières
Dans les environnements transactionnels complexes à fort volume, QILIS aide à identifier les indicateurs de fraude en mettant en évidence les caractéristiques pertinentes et en filtrant les informations superflues. Son suivi de la pertinence tout au long du cycle de vie garantit la cohérence et la traçabilité de la logique de détection des fraudes pour les auditeurs et les organismes de réglementation.

3. Interprétabilité de l'IA de niveau audit
Capturé au moment de la décision avec justification post-inférence sans rediffusion, garantissant une responsabilisation et une transparence immédiates.