11 juin 2026
Présentation générale
Le principe d’explicabilité désigne la capacité à fournir des explications compréhensibles concernant le fonctionnement, les résultats ou les décisions produits par un système d’intelligence artificielle.
Il s’agit aujourd’hui d’un des concepts centraux de la gouvernance de l’IA, au même titre que :
- la transparence ;
- la responsabilité (accountability) ;
- la supervision humaine ;
- l’équité ;
- la sécurité ;
- la protection des données personnelles.
L’explicabilité est souvent présentée comme une réponse au problème de la « boîte noire » algorithmique, c’est-à-dire à la difficulté de comprendre comment certains systèmes complexes, notamment ceux fondés sur l’apprentissage profond (deep learning), parviennent à leurs résultats.
Dans les secteurs à forts enjeux (justice, santé, crédit, assurance, ressources humaines, sécurité, services publics), l’explicabilité est devenue un élément essentiel de la confiance dans l’IA.
Points essentiels à retenir
- L’explicabilité vise à rendre compréhensibles les résultats ou comportements d’un système d’IA.
- Elle ne se confond pas avec la transparence.
- Tous les systèmes d’IA ne sont pas explicables au même degré.
- L’AI Act ne consacre pas un « droit général à l’explication », mais impose des obligations de transparence et de supervision.
- Le RGPD contient plusieurs dispositions favorisant l’explication des traitements automatisés.
- L’explicabilité est particulièrement importante pour les systèmes d’IA à haut risque.
- Une explication utile doit être adaptée à son destinataire (utilisateur, régulateur, juge, personne concernée).
- L’explicabilité constitue aujourd’hui un enjeu majeur de conformité, d’audit et de gouvernance.
Définition
Qu’est-ce que l’explicabilité ?
L’explicabilité peut être définie comme :
la capacité d’un système d’intelligence artificielle à fournir des éléments permettant de comprendre comment un résultat, une prédiction, une recommandation ou une décision a été obtenu.
Elle répond à plusieurs questions :
- Pourquoi cette décision a-t-elle été prise ?
- Quels facteurs ont été pris en compte ?
- Quelles données ont influencé le résultat ?
- Dans quelle mesure peut-on faire confiance au système ?
Explicabilité et transparence : deux notions distinctes
Ces notions sont souvent confondues.
Transparence
La transparence consiste principalement à informer sur :
- l’existence d’un système d’IA ;
- son utilisation ;
- ses finalités ;
- ses caractéristiques essentielles.
Explicabilité
L’explicabilité va plus loin.
Elle vise à comprendre :
- le raisonnement suivi ;
- les facteurs déterminants ;
- les mécanismes ayant conduit au résultat.
Un système peut donc être transparent sans être réellement explicable.
Les différentes formes d’explicabilité
Explicabilité technique
Elle s’adresse principalement :
- aux développeurs ;
- aux auditeurs ;
- aux experts.
Elle consiste à expliquer :
- l’architecture du modèle ;
- les paramètres utilisés ;
- les méthodes d’entraînement ;
- les mécanismes de décision.
Explicabilité fonctionnelle
Elle permet de comprendre :
- quelles données ont influencé une décision ;
- quels critères ont joué un rôle déterminant ;
- pourquoi une recommandation a été produite.
Explicabilité juridique
Elle vise à satisfaire les exigences :
- réglementaires ;
- déontologiques ;
- judiciaires.
Cette dimension est particulièrement importante dans :
- le secteur bancaire ;
- l’assurance ;
- la santé ;
- les ressources humaines ;
- la justice.
Cadre juridique
RGPD
Le RGPD ne contient pas explicitement un « droit à l’explication ».
Toutefois plusieurs dispositions convergent vers un objectif d’intelligibilité des traitements automatisés.
Article 13 RGPD
Le responsable du traitement doit fournir :
des informations utiles concernant la logique sous-jacente du traitement automatisé.
Article 14 RGPD
Des obligations similaires existent lorsque les données n’ont pas été collectées directement auprès de la personne concernée.
Article 15 RGPD
Le droit d’accès comprend également certaines informations relatives à la logique du traitement.
Article 22 RGPD
Cet article encadre les décisions individuelles entièrement automatisées produisant des effets juridiques ou significatifs.
L’explicabilité constitue alors un outil permettant :
- la contestation de la décision ;
- l’exercice des droits de la personne concernée ;
- le contrôle de la licéité du traitement.
AI Act
Le règlement (UE) 2024/1689 (AI Act) ne crée pas un droit général à l’explication.
En revanche, il impose de nombreuses exigences qui poursuivent indirectement cet objectif.
Documentation technique
Les fournisseurs doivent documenter :
- le système ;
- ses performances ;
- ses limitations ;
- ses risques.
Transparence
Plusieurs dispositions imposent :
- l’information des utilisateurs ;
- l’identification de certains contenus générés artificiellement ;
- la traçabilité du fonctionnement.
Supervision humaine
L’un des principes fondamentaux de l’AI Act repose sur la capacité des opérateurs humains à :
- comprendre le système ;
- surveiller son fonctionnement ;
- intervenir si nécessaire.
Explicabilité et supervision humaine
L’explicabilité constitue souvent la condition préalable à une supervision humaine effective.
Une personne ne peut pas véritablement :
- contrôler ;
- corriger ;
- interrompre ;
un système dont elle ne comprend pas le fonctionnement.
Cette articulation est mise en évidence dans l’article :
« Intervention humaine, contrôle humain et explicabilité : propos sur l’articulation entre le Règlement sur l’intelligence artificielle et le RGPD », Revue de droit sanitaire et social (RDSS), 2024.
L’étude souligne que :
- le contrôle humain ;
- la compréhension du système ;
- la protection des droits fondamentaux ;
sont étroitement liés.
Explicabilité et éthique de l’IA
L’explicabilité constitue l’un des principes historiques de l’éthique de l’intelligence artificielle.
L’article :
« Éthique de l’intelligence artificielle : expliquer l’explicabilité », Xavier Vamparys, Revue Banque, 10 février 2020,
présente l’explicabilité comme une condition de :
- confiance ;
- responsabilité ;
- acceptabilité sociale des systèmes d’IA.
Selon cette approche, une IA incapable de fournir des explications intelligibles risque de compromettre :
- l’autonomie des individus ;
- le contrôle démocratique ;
- la responsabilité juridique.
Les limites de l’explicabilité
Complexité technique
Les modèles modernes peuvent comporter :
- des milliards de paramètres ;
- des architectures extrêmement complexes.
Dans certains cas, il est impossible d’expliquer intégralement le raisonnement interne du système.
Risque d’explications trompeuses
Une explication peut être :
- simplifiée ;
- incomplète ;
- erronée.
Certaines méthodes d’« IA explicable » (XAI) produisent parfois des explications approximatives plutôt qu’une véritable compréhension du mécanisme interne.
Arbitrage entre performance et explicabilité
Un débat récurrent oppose :
- les modèles les plus performants ;
- les modèles les plus interprétables.
Les systèmes les plus explicables ne sont pas toujours les plus efficaces.
Inversement, les modèles les plus puissants sont souvent les plus difficiles à interpréter.
Explicabilité et intelligence artificielle générative
Les grands modèles de langage (LLM) soulèvent des difficultés particulières.
Lorsqu’un système produit :
- un texte ;
- une image ;
- un raisonnement ;
- une recommandation ;
il est souvent incapable de fournir une justification parfaitement fidèle de son processus interne.
Cette difficulté explique notamment :
- le phénomène des hallucinations ;
- les erreurs de raisonnement ;
- certaines incohérences observées dans les réponses générées.
L’explicabilité devient alors un enjeu majeur pour :
- les professions juridiques ;
- les administrations ;
- les acteurs de la santé ;
- les entreprises utilisant l’IA pour prendre des décisions importantes.
Jurisprudence et autorités de référence
Cour de justice de l’Union européenne (CJUE)
La CJUE n’a pas encore consacré un droit général à l’explication algorithmique.
Toutefois sa jurisprudence relative :
- à la protection des données ;
- aux droits fondamentaux ;
- aux décisions automatisées ;
renforce les exigences d’intelligibilité des traitements.
Comité européen de la protection des données (CEPD)
Le CEPD considère régulièrement que :
- la transparence ;
- la compréhension du traitement ;
- la capacité à exercer ses droits ;
constituent des exigences fondamentales du RGPD.
CNIL
La CNIL a développé plusieurs recommandations relatives :
- aux algorithmes ;
- aux systèmes d’IA ;
- à l’explicabilité des traitements automatisés.
Elle considère l’explicabilité comme un levier essentiel de confiance et de conformité.
État actuel des débats
Existe-t-il un véritable droit à l’explication ?
Les juristes sont divisés.
Position restrictive
Selon une première analyse :
- ni le RGPD ;
- ni l’AI Act ;
ne consacrent explicitement un tel droit.
Position extensive
D’autres auteurs considèrent que la combinaison :
- des obligations d’information ;
- du droit d’accès ;
- du contrôle humain ;
aboutit en pratique à un droit fonctionnel à l’explication.
L’explicabilité est-elle toujours possible ?
Une partie de la doctrine estime que certains modèles demeureront fondamentalement opaques.
Le débat porte alors sur la question suivante :
Faut-il exiger l’explicabilité absolue ou un niveau d’explication raisonnablement utile ?
Aujourd’hui, la seconde approche semble prédominer.
FAQ
Qu’est-ce que l’explicabilité ?
La capacité d’expliquer le fonctionnement ou les résultats d’un système d’intelligence artificielle.
L’explicabilité est-elle obligatoire ?
Dans certains contextes, oui, notamment lorsque des obligations de transparence, de supervision ou de protection des droits fondamentaux s’appliquent.
Le RGPD prévoit-il un droit à l’explication ?
La question reste débattue. Le RGPD impose néanmoins plusieurs obligations d’information relatives aux traitements automatisés.
L’AI Act impose-t-il l’explicabilité ?
Indirectement, à travers les exigences de documentation, de transparence et de supervision humaine.
Une IA générative est-elle explicable ?
Partiellement seulement. Les grands modèles de langage demeurent difficiles à interpréter intégralement.
Quelle différence entre explicabilité et interprétabilité ?
L’interprétabilité concerne la compréhension du fonctionnement du modèle ; l’explicabilité vise la capacité à fournir des explications compréhensibles à un destinataire donné.
Sources documentaires principales
- « Intervention humaine, contrôle humain et explicabilité : propos sur l’articulation entre le Règlement sur l’intelligence artificielle et le RGPD », Liane Huttner, RDSS, 2024.
- « Éthique de l’intelligence artificielle : expliquer l’explicabilité », Xavier Vamparys, Revue Banque, n° 202, 10 février 2020.
- « AI Act : comprendre enfin la logique du règlement européen sur l’intelligence artificielle », Alliancy, 23 avril 2026.
- « Une analyse critique des exigences en matière de documentation technique de l’article 11 et de l’annexe IV du règlement européen sur l’intelligence artificielle (IA Act) », 2025.
Méthodologie : Cette fiche a été générée avec l’assistance de l’intelligence artificielle à partir de la base documentaire disponible et de sources juridiques primaires pertinentes. Elle a vocation à fournir une synthèse informative et ne constitue pas un avis juridique.
Fiches Dabo Tibi Ius :
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