Cet article examine l'adoption croissante de l'IA explicable (IAX) dans les systèmes d'aide à la décision (SAD) basés sur l'IA dans le secteur de la construction. Nous abordons le manque d'intégration des données probantes pour garantir la fiabilité et la fiabilité des résultats générés par l'IA, et présentons un cadre théorique et factuel de définition des fins et des moyens, élaboré à partir d'une revue de la littérature narrative. Ce cadre fournit un fondement épistémologique pour la conception de SAD basés sur l'IAX, qui génèrent des explications pertinentes, adaptées aux besoins de connaissances et aux contextes décisionnels des utilisateurs, en se concentrant sur l'évaluation de la solidité, de la pertinence et de l'utilité de divers types de données probantes étayant les explications générées par l'IA. Bien que conçu pour les professionnels de la construction comme principaux utilisateurs finaux, il est également applicable à des acteurs ayant des objectifs épistémologiques divers, tels que les promoteurs, les régulateurs et les chefs de projet.
