L’explicabilité des algorithmes de Machine Learning et de l’IA est au cœur des préoccupations des utilisateurs et des chercheurs. C’est une des clefs qui permettra le déploiement de ces algorithmes dont la performance n’est plus à prouver mais dont les décisions sont souvent sujettes à un manque de confiance.
Nous étudierons les enjeux de l’explicabilité des algorithmes au travers de l’utilisation d’une bibliothèque GEMS.AI.
Nous verrons comment sont abordées grâce à ces outils les problématiques allant de l’explicabilité des algorithmes, leur interprétabilité, leur robustesse et l’étude des biais qu’ils induisent.
Nous verrons enfin comment intégrer cette librairie dans vos environnements. Un industriel témoignera de cette intégration.
La présentation sera faite par Jean Michel Loubes & Laurent Risser
Destinataires : ingénieurs IA / Data Scientists / Professionnels du ML / DL
Animé par Aerospace Valley
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