Des chercheurs du Maryland et de la NYU collaborent sur une technique d'inversion de modèles de réseaux neuronaux. Ils ont développé une technique d'inversion de type "Plug-In Inversion (PII)" pour interpréter les images générées par l'IA. La méthode PII combine plusieurs techniques et est applicable à différentes architectures de réseaux neuronaux, ce qui contribue à la compréhension des informations apprises par le modèle. Cette recherche fournit de nouveaux outils pour expliquer le comportement interne des réseaux neuronaux, élargissant ainsi le champ de la recherche sur l'explicabilité et promettant de faire progresser la recherche sur les réseaux neuronaux.