Ce programme s’attaque à deux grands ensembles de défis :

Le premier traite de différentes facettes de l’acceptabilité sociale, économique, juridique et éthique de systèmes intégrant des algorithmes d’intelligence artificielle.

Le second se concentre sur les défis liés aux données. Il vise à développer des nouvelles solutions permettant :

  1. la détection et l’élimination de biais dans la sélection et l’interprétation des données utilisées par les modèles d’apprentissage
  2. la prévention du risque de ne pas prendre en compte des événements rares dans le processus d’apprentissage
  3. l’annotation automatique et la représentation sémantique de masses de données hétérogènes, multi-sources, multi-échelles et variables dans le temps.

Les thèmes

  • Apprentissage avec peu de données ou des données complexes
  • IA et société
  • Explicabilité
  • Fair learning

Coordination

LEÎLA AMGOUD

MARJORIE ALLAIN-MOULET