Explicabilité des systèmes d’intelligence artificielle : quels besoins et quelles limites ?
• Face aux enjeux humains et sociaux liés aux techniques d’apprentissage automatique, il est essentiel de comprendre ce qu’implique l’explicabilité, ses nécessités, ainsi que les obligations légales et les limites qui l’entourent.
• Les travaux sur ces sujets ont pris une importance considérable compte tenu des risques humains et sociaux que pose l’utilisation des techniques d’apprentissage automatique, en particulier les réseaux de neurones profonds ou, plus récemment, les grands modèles de langages.
Lire l'article
• Les travaux sur ces sujets ont pris une importance considérable compte tenu des risques humains et sociaux que pose l’utilisation des techniques d’apprentissage automatique, en particulier les réseaux de neurones profonds ou, plus récemment, les grands modèles de langages.
IA : « la séparation entre les développeurs freelances et internes nuit à la culture technologique »
Lire l'article
BrainBox AI : objectif, réduire jusqu’à 40% l’empreinte carbone des bâtiments
Lire l'article
Capteurs dans les mines, caméras intelligentes dans les usines : comment l’IA prévient les accidents
Lire l'article
Crowdsourcing : du suivi animalier à l’étude spatiale, les smartphones facilitent la recherche
Lire l'article
Factiverse : l’IA au service d’un fact-checking plus fiable et multilingue
Lire l'article