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Débute 4 July 2025 08:36

Se termine 4 July 2025

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Sur l'importance de l'explicabilité

Explorez le besoin critique d'explicabilité de l'IA, en mettant l'accent sur son rôle dans des domaines comme la médecine et le droit. Cette session aborde les défis et les réglementations existantes liés à l'IA, en soulignant l'importance de comprendre les processus de prise de décision de l'IA au-delà des simples indicateurs de performance..
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Explorez le besoin critique d'explicabilité de l'IA, en mettant l'accent sur son rôle dans des domaines comme la médecine et le droit. Cette session aborde les défis et les réglementations existantes liés à l'IA, en soulignant l'importance de comprendre les processus de prise de décision de l'IA au-delà des simples indicateurs de performance.

Hébergée sur YouTube, cette conférence perspicace fait partie de discussions plus larges sur les cours et les conférences en intelligence artificielle.

Programme

  • Introduction à l'explicabilité de l'IA
  • Définition et importance de l'explicabilité dans l'IA
    Aperçu des domaines nécessitant une grande explicabilité
  • Explicabilité en médecine
  • Études de cas : applications de l'IA dans le secteur de la santé
    Considérations éthiques et sécurité des patients
    Outils et techniques pour l'explication
  • Explicabilité dans le droit
  • IA dans la prise de décision juridique : opportunités et risques
    Transparence dans les condamnations et prédictions de l'IA
    Exemples concrets et impact sur la justice
  • Défis de l'explicabilité de l'IA
  • Limites techniques et contraintes
    Équilibrer performance et transparence
    Modèles "boîte noire" vs modèles interprétables
  • Paysage réglementaire
  • Aperçu des réglementations existantes et proposées
    Impact du RGPD et d'autres lois sur la protection des données
    Stratégies de conformité pour les développeurs d'IA
  • Techniques pour améliorer l'explicabilité
  • Méthodes spécifiques aux modèles vs. agnostiques aux modèles
    Approches d'interprétabilité post-hoc
    Outils d'explication visuels et textuels
  • Évaluer l'explicabilité
  • Métriques pour mesurer l'explicabilité
    Études utilisateurs et mécanismes de retour d'information
    Approches d'évaluation interdisciplinaires
  • Directions futures pour l'explicabilité de l'IA
  • Tendances émergentes et technologies
    Opportunités de recherche et lacunes
    Construire une culture de transparence dans le développement de l'IA
  • Conclusion
  • Résumé des points clés
    L'avenir de l'IA explicable

Sujets

Conférences