Notre histoire
AI-vidence a été créée en avril 2021 par David, auparavant directeur IA chez PwC. David a pris conscience du besoin en confiance et en explicabiltié des modèles entraînés par les données et l’intelligence artificielle. Les « boîtes noires » (ces modèles opaques issus de l’apprentissage automatique) rendent difficile l’adoption de certains modèles, car non explicables. En outre, la prochaine réglementation européenne en matière d’IA (l’AI act) va contraindre les entreprises à expliquer leurs boîtes noires.
Durant l’été 2021, AI-vidence est lauréate du tech sprint organisé par l’ACPR sur ce thème de l’explicabilité. Notre approche « régionale » de l’explicabilité est ainsi récompensée.
En 2022, AI-vidence rejoint le collectif d’industriels Confiance.ai financé par l’Etat au travers de France 2030.
En fin d’année, Laurent, qui avait connu David 10 ans auparavant dans un cabinet de conseil et après avoir passé 6 ans au SGPI comme directeur du programme numérique de France 2030, rejoint AI-vidence comme co-fondateur.
L’équipe
David Cortés
Polytechnicien, 45 ans, VP du groupe X-IA, 18 années de Conseil, sur des sujets d’innovations et de transformation numérique des grands groupes. Passionné par les enjeux sociétaux des évolutions technologiques, il a également présidé une start up en e-santé pour favoriser le lien intergénérationnel. Actif depuis 2013 spécifiquement sur les sujets Data, convaincu des enjeux systémiques de l’utilisation massive des données et de leurs traitements par l’IA, il a œuvré notamment aux projets d’IA responsable pour PwC, avec les collectifs Impact-AI et DataIA, et via la chaire XAI4AML avec Telecom Paris.
Il fonde AIvidence sur le constat que la recherche de la seule performance prédictive du machine learning n’est pas suffisante pour des déploiements réussis, et acceptés en entreprise. Tant les utilisateurs internes des modèles que les régulateurs ou les clients finaux ont une exigence croissante d’explication des décisions rendues par les IA.
David est Président d’AI-vidence et s’occupe en priorité de la stratégie et des partenariats.
Laurent Michel
Laurent est diplômé de Télécom Paris Tech (sorti en 1993), du MBA du Collège des ingénieurs et est actuaire. L’innovation et le numérique sont le fil rouge de sa carrière. D’abord comme consultant (Bossard, Roland Berger …) puis comme entrepreneur dans le web (Géo12, af83, …) enfin comme investisseur pour le compte de l’Etat. Laurent a en effet été 6 ans directeur du programme numérique au SGPI (PIA, France 2030).
Laurent est co-fondateur d’AI-vidence et directeur général délégué aux produits et à l’ingénierie.
Le conseil scientifique
Pierre Marquis
Directeur scientifique au CRIL, Université d’Artois. Pierre est chercheur et l’un des pionniers de l’IA. Ses travaux portent sur la programmation logique, l’IA formelle et hybride, l’injection et l’extraction de connaissances humaines dans les modèles de ML.
Arthur Charpentier
Actuaire et chercheur l’université de Rennes à l’UQAM et l’IVADO (Québec). Arthur est expert en actuariat et ses travaux portent le plus souvent sur les biais, l’explicabilité et la non discrimination.
Stéphan Clémençon
Professeur et chercheur en mathématiques appliquées à Télécom Paris Tech, laboratoire LTCI. Stéphan est l’un des principaux contributeurs français au NeurIPS.
Les référents
Sophie Monnier
Deep learning
Polytechnicienne, Présidente du groupe X-IA, Sophie dispose d’expériences variées sur les sujets Machine Learning et notamment Deep Learning, pour lesquels l’explicabilité finale des algorithmes extrêmement complexes de réseaux de neurones est un véritable défi. Sophie est intervenue sur des modèles de détection de visages, identification d’objets, classification et amélioration d’images satellitaires, et d’images médicales via des technologies telles que Fast-RCNN, Occlusion Sensitivity, Yolov3, GalaxyZoo, ResNets, tf-explain et grad cam.
Sophie enseigne également la Computer Vision dans des instituts de formation comme la Yotta Academy en Tensorflow comme en Pytorch.
Guillaume Chaslot
biais et ethique
Centralien, Computer Science Ph.D, MSc Artificial Intelligence et TEDx Speaker
Guillaume est un expert en biais de l’Intelligence Artificielle. Il a créé le site AlgoTransparency.org pour montrer les biais des algorithmes d’IA des réseaux sociaux. Il est Advisor au www.humanetech.com, Center for Human Technology. Il a fait une thèse en intelligence artificielle à l’université de Maastricht, aux Pays-Bas. Il a ensuite travaillé pour Microsoft, Google – Youtube, et a été un Mozilla Fellow.
Astrid Bertrand
sciences humaines et sciences cognitives
Centrale Lyon, Master of Science HEC, Doctorante à Télécom Paris sur l’explicabilité de l’IA, Astrid Bertrand est doctorante en économie comportementale à l’Institut Polytechnique de Paris sous la direction de Winston Maxwell (Télécom Paris) et David Bounie (Télécom Paris). Elle étudie l’explicabilité de l’intelligence artificielle dans des cas d’application de l’IA à la finance (LCB-FT, Robo-advisors), en se focalisant sur les interactions homme-IA et les biais cognitifs dans les prises de décisions basées sur l’IA. Elle est intervenue dans plusieurs évènements comme le Techsprint de l’ACPR, les Cyber Mondays de l’Institut Léonard de Vinci, les lundis de l’IA de Télécom Paris et l’ACPR sur les fondements psychologiques d’une bonne explication. Dans le cadre de sa thèse, elle travaille avec le pôle Fintech-Innovation de l’ACPR.
Thomas Scialom
Traitement automatique du langagE
Ph.D. Intelligence Artificielle à Sorbonne Université, CNRS, LIP6, Thomas est chercheur en Intelligence Artificielle et associé de la start-up reciTAL, spécialiste du Traitement Automatique du Language, et professeur à l’ESILV et Polytech Sorbonne. Les recherches de Thomas portent principalement sur les modèles génératifs, e.g. GPT3, avec un intérêt particulier pour le multilingue. A ce titre, Thomas est l’un des chairs du projet bigscience.huggingface.co, un projet collaboratif de grande envergure regroupant 250 institutions et 600 chercheurs, avec pour objectif d’entrainer le plus large modèle de langue multilingue sur le super calculateur français Jean Zay. Thomas publie chaque année les résultats de ses travaux dans les meilleures conférences internationales (NeurIPS, ACL, EMNLP).
Thomas Houdaille
Adoption
ESCP Business School Thomas est un expert en formation et accompagnement du changement auprès des équipes métiers. Il a créé Catalix une société qui développe des formations et des ateliers IA/data à destination des managers et chefs de projets / chefs de produit afin de les acculturer aux spécificités des applications embarquant du Machine Learning. Il a plus de 20 ans d’expérience au sein de sociétés de conseil en numérique et est également associé dans un projet d’école du numérique gratuite ouverte à tous (code, data, cyber…).
Xavier Vamparys
éthique et assurances
ESSEC, Maîtrise de droit (Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne), Exec. MBA (CHEA, Université Paris Dauphine), Juris doctor (Columbia Law School), certificat Data science starter program (Ecole Polytechnique Executive Education). Xavier Vamparys a été jusqu’en décembre 2021 responsable de l’Ethique de l’intelligence artificielle de CNP Assurances. Il débute sa carrière, en 1999, en tant qu’avocat aux barreaux de Paris et New York, au sein du cabinet Shearman & Sterling. En 2006, il devient responsable juridique chez Oddo Corporate Finance. En 2007, il intègre BNP Paribas, en tant que juriste senior. En 2011, il rejoint CNP Assurances où il occupe successivement les fonctions de responsable juridique international puis directeur juridique corporate et chargé de mission intelligence artificielle. Il effectue également une mission de partage de compétences auprès de la start-up DreamQuark, spécialisée dans l’IA pour le secteur financier. Il est l’auteur du livre « La Blockchain au service de la finance – cadre juridique et applications pratiques », paru en octobre 2018. Xavier est chercheur invité à Télécom Paris au sein du laboratoire « Operational AI ethics » et a publié une quarantaine d’articles dans des revues juridiques ou financières.