Catégorie : antakia
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Transformation numérique : une montée en compétences interdisciplinaire pour faciliter les échanges. 
L’explicabilité est clef. Beaucoup de structures sont engagées dans une transformation numérique. Ceci correspond généralement à : L’exploitation d’IA de confiance, avec ses spécificités, s’insère dans ce contexte plus global. Actualités De nombreuses études récentes montrent que les principaux freins au déploiement réussi de nouveaux outils plus numériques dans les entreprises sont essentiellement humains. Ce…
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Détection d’anomalies explicable sur vaste système de séries temporelles
… et apport de l’explication contextualisée La représentation la plus simple d’un « phénomène » que l’on cherche à modéliser se fait via des variables compréhensibles, et « statiques ». Cela est parfois suffisant pour comprendre un phénomène, quitte à n’en considérer qu’une vision simplifiée. Or, les phénomènes (industriels, comportementaux, etc.) varient en général dans le temps. Comment garder…
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Xplique, la librairie Python pour expliquer la vision par ordinateur
Xplique [1] est une bibliothèque Python dédiée à l’explicabilité de modèles d’intelligence artificielle, développée par l’IRT Antoine de Saint Exupéry [2] et l’Université Paul Sabatier à Toulouse. Bien qu’embarquant des outils de visualisation de ces réseaux de neurones pour des données tabulaires, la richesse de cette librairie réside dans sa pluralité d’outils d’exploration de réseaux…
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L’ « AI-act », la réglementation européenne qui va fixer les règles du jeu
Cette réglementation s’inscrit dans la suite du RGPD. Elle détermine, tous secteurs confondus, la criticité des cas d’usage, selon 4 niveaux de risques : interdits à l’IA, à haut et bas risques et sans enjeu. Les cas d’usage considérés comme à « haut risque » vont notamment devoir faire l’objet d’une certification de conformité. Cette certification (qui…
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AI-vidence, lauréat du « tech sprint explicabilité » de l’ACPR
En juillet 2021, l’ACPR organisait un « tech sprint » sur l’explicabilité des modèles IA. AI-vidence, avec quelques partenaires (Nicolas Béguin de SoyHuce, Jean-Matthieu Schertzer.) ont pu tester leur approche d’explicabilité régionale … si bien que nous avons fait partie des 3 lauréats ! Ainsi est né notre produit AntakIA !