Sur l'importance de l'explicabilité

Aperçu

Explore le besoin critique d'explicabilité de l'IA, notamment dans des domaines comme la médecine et le droit. Discute des défis, des réglementations et de l'importance de comprendre les processus de prise de décision de l'IA au-delà des simples indicateurs de performance.

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