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ATELIER INTERACTIF EN LIGNE : EXPLAINABLE AI

Atelier en ligne de 2heures pour comprendre les enjeux d’explicabilité des algorithmes d’intelligence artificielle.

 

☎  Discutons en par téléphone : 04 91 79 58 10

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Pourquoi cette formation ?

Les algorithmes complexes d’IA basés sur de l’apprentissage sont, pour la plupart des parties prenantes, de véritables boîtes noires dont on comprend mal le fonctionnement et qu’il est difficile d’expliquer.
Or, le succès opérationnel d’un algorithme de Machine Learning ne repose pas uniquement sur la précision atteinte, mais aussi et surtout sur sa capacité à être « compris », en particulier pour des applications ayant un fort impact humain, social ou financier.

  • Les équipes de Data Science savent que comprendre un modèle entrainé est indispensable pour se prévenir de biais et du surapprentissage, résultant dans de meilleurs résultats en pratique.
  • L’expliquer est un élément clef pour établir la confiance, assurer une bonne adhésion de tous lors du déploiement des IA.
  • Un autre aspect essentiel pour l’acceptation de ces algorithmes est de pouvoir quantifier l’impact d’une erreur de prédiction, de savoir quand et comment il se trompe. Ce contrôle de l’erreur est un prérequis essentiel pour les applications soumises à l’aval d’un régulateur (banques, assurances, …)

L’objectif de cette session est d’apporter un éclairage sur les enjeux liés à l’IA « explicable » et de partager les approches possibles pour mieux comprendre les algorithmes de ML.

Pas encore de date fixée.

Nous contacter pour un programme intra customisé pour votre entreprise : pour 10 à 15 personnes.

  • Datascientists ou assimilés
  • Responsables innovation/digital
  • Responsables juridiques/conformité
  • Responsables métiers

Prérequis : Avoir une bonne base en IA/data

  • 100% en ligne et interactif
  • Retour d’expériences et discussions avec des experts
  • Possibilité de faire par la suite une session orientée projet
  • 2h00 de présentation interactive en ligne
  • 10 participants voire 15 maximum

Objectifs

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Comprendre les enjeux liés à l’explicabilité des modèles de ML

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Découvrir les différentes approches possibles

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Prendre conscience des limites actuelles et des perspectives

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Confronter vos idées et convictions, voire vos projets

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Le programme de la session

1. Explicabilité, définition et enjeux


  • Qu’est-ce qu’expliquer un modèle ? comprendre la cause d’une décision, prédire un résultat…
  • Pourquoi interpréter un modèle ? susciter la confiance mais pas que…
  • Comment expliquer et qu’est-ce qu’une bonne explication ?
  • Le contexte réglementaire international, européen et français

2. Les algorithmes “explicables” / garantie de fonctionnement


  • Méthodes linéaires
  • Arbres de décision
  • Règles et autres modèles

3. Méthodes d’explication « locale » / poids dans la décision


  • Features importance
  • Shap
  • Lime
  • Anchor

4. Méthode d’explication « globale » / règles « apprises » par l’algorithme


  • Partial Dependence Plot
  • ALE
  • Modèles approchés

5. Réseaux de Neurones et explicabilité


  • Approche locale
  • Approche globale
  • Limites et perspectives

6. L’XAI (Explainable AI) en entreprise


  • Stratégie et gouvernance
  • Choix technologiques et suivi opérationnel
  • Quelques pratiques

Notre intervenant expert

David Cortés

David Cortés

Ancien Director Data & Analytics chez PWC, spécialisé sur les sujets de l’explicabilité des algorithmes. 17 ans de conseil en transformation des organisations, road-map IA/data et innovations digitales pour de grands groupes. David est diplômé de Polytechnique.

Formation à la demande

Cette formation peut être organisée au sein de votre entreprise (intra) ou en inter-entreprise !

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