ID² E.32 - L’explicabilité des modèles d’IA à l’ère de l’IA générative
Enjeux, régulation et perspectives
Comment s'assurer qu'un modèle d'IA prend des décisions fiables, compréhensibles et conformes au AI Act ?
L'adoption de l'IA en entreprise pose un défi majeur : la fameuse "boîte noire". Dans le nouvel épisode de notre podcast Idées au Carré, nous accueillons Sara Meftah, consultante-chercheuse au Square Research Center, pour décrypter l'Explicabilité (XAI).
Elle nous explique :
➡️ Pourquoi l'XAI est un levier de performance essentiel et non un simple luxe.
➡️ Comment les entreprises peuvent utiliser des outils concrets, comme la librairie open-source #BEEXAI que nous avons développée, pour évaluer et comparer les méthodes d'explicabilité.
➡️ L'impact de l'AI Act sur les exigences de transparence (Article 13) et la supervision humaine (Article 14).
Ne pilotez plus votre IA à l'aveugle. Découvrez les enjeux pour bâtir une IA fiable, éthique et responsable.
Comment s'assurer qu'un modèle d'IA prend des décisions fiables, compréhensibles et conformes au AI Act ?
L'adoption de l'IA en entreprise pose un défi majeur : la fameuse "boîte noire". Dans le nouvel épisode de notre podcast Idées au Carré, nous accueillons Sara Meftah, consultante-chercheuse au Square Research Center, pour décrypter l'Explicabilité (XAI).
Elle nous explique :
➡️ Pourquoi l'XAI est un levier de performance essentiel et non un simple luxe.
➡️ Comment les entreprises peuvent utiliser des outils concrets, comme la librairie open-source #BEEXAI que nous avons développée, pour évaluer et comparer les méthodes d'explicabilité.
➡️ L'impact de l'AI Act sur les exigences de transparence (Article 13) et la supervision humaine (Article 14).
Ne pilotez plus votre IA à l'aveugle. Découvrez les enjeux pour bâtir une IA fiable, éthique et responsable.
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