XAI dès la conception

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Folkert Stijnman

ML Engineer

Scénario : la boutique Smell Nice

graphique illustrant un commerçant estimant le stock nécessaire à partir des données passées

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Scénario : la boutique Smell Nice

graphique illustrant un commerçant et un modèle d’IA estimant le stock requis à partir des données passées

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Scénario : la boutique Smell Nice

graphique illustrant un exemple d’explication d’un modèle de deep learning

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Scénario : la boutique Smell Nice

graphique illustrant un exemple d’explication d’un arbre de décision

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Intégrer l’explicabilité dès la conception

Conception d’un système d’IA avec modèle simple

graphique illustrant un arbre de décision et son explication

Conception d’un système d’IA avec modèle complexe

graphique illustrant un modèle de deep learning et son explication

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Documentation pendant le développement

graphique illustrant la documentation requise pendant le développement

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Suivi et amélioration continus

graphique illustrant le retour du commerçant sur la décision de l’IA

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Évaluer les risques avant le déploiement

  • Identifier et réduire activement les biais
  • Et si le système prédit un chiffre totalement faux ?
  • Examiner l’IA sous l’angle éthique

Illustration 2D représentant l’IA éthique : une balance avec un cerveau numérique d’un côté et un cœur de l’autre

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

Passons à la pratique !

Fondamentaux de l’IA explicable (XAI)

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