Outils personnels
Vous êtes ici : Accueil Commissions Intelligence Artificielle Atelier du 6 février 2020 Atelier du 6 fevrier 2020 : IA

Atelier du 6 fevrier 2020 : IA

 

(Code CNIS découverte INVIT19)

 

L’intelligence artificielle est une technologie complexe. Derrière elle sont rassemblées des méthodes puissantes qui permettent aux machines d’apprendre mais aussi de prévoir, prescrire et décider. L’IA représente un enjeu majeur pour tous les secteurs, car ses applications sont multiples par exemple dans l’industrie (maintenance prédictive), les systèmes embarqués, le e-commerce ou la sécurité numérique. Elle ne peut donc manquer de soulever des craintes et des interrogations, parfois de nature éthique. La normalisation pourra-t-elle permettre d'assurer la confiance des utilisateurs en garantissant tous les aspects de la fiabilité, notamment la transparence, la robustesse, la résilience, la confidentialité et la sécurité en recommandant des pratiques exemplaires susceptibles d’induire un comportement prévisible et bénéfique des systèmes d’IA ?
***
Animation et coordination

Jean-Laurent PHILIPPE

Senior HPC Technical Sales Specialist - INTEL

***

Les enjeux de la normalisation


La normalisation dans le domaine de l’IA a commencé au niveau international. Elle peut jouer un rôle pour apporter des éléments de confiance dans les usages de l’IA. Pour bâtir un cadre de référence commun sur l’intelligence artificielle, des travaux de normalisation ont vu le jour au niveau international (ISO). Objectifs : répondre aux enjeux de l’intelligence artificielle (robustesse des solutions, régulation, éthique…) et apporter la confiance nécessaire à sécuriser les développements, sans brider l’innovation inhérente aux nouvelles technologies.

Arnault IOUALALEN

CEO, Directeur R&D Numalis, Membre du board ISO / IEC JTC1 / SC42

***

« Rendre les machines explicables »


Le cas de la police prédictive, une approche d'explicabilité des machines de calcul à partir des méthodes de la sociologie des sciences. Nous montrerons qu'expliquer une machine de calcul n'est pas seulement appliquer à des algorithmes une check-list de bonne gouvernance ou dégager des schémas de causalité pour comprendre les décisions, mais c'est comprendre ce que ces machines font à des contextes métiers, en rendant compte des choix des développeurs.  Nous prendrons le cas concret des machines à prédire le crime utilisées par les patrouilles de police aux Etats-Unis.

Bilel BENBOUZID

Maître de conférences à l'Université Gustave Eiffel


***

« L'explicabilité des algorithmes : une affaire de compromis »  


Comme d’autres industriels, Air France-KLM expérimente aussi des algorithmes de moins en moins explicables. En pratique, dans l’industrie, prudence oblige et l’explicabilité reste la règle.  Comment gagner en explicabilité sans perdre en performance ?   « C’est un processus lent mais je suis convaincu qu’il faut se libérer de l’explicabilité lorsque le gain est significatif..»

Benoit ROBILLARD

 

Responsable du département Recherche opérationnelle et Data science  - Air France-KLM

****

IA : quels nouveaux risques et quelles nouvelles responsabilités ?


L'IA est désormais intégrée dans de très nombreux systèmes. Pourtant ces algorithmes et technologies entraînent de nouveaux risques et responsabilités qui ne sont pas toujours bien maîtrisés.
L'intervention présentera ces nouveaux enjeux en rappelant les grands principes juridiques applicables et en s'appuyant sur des cas concrets.

 

 

Pierre SAUREL

Maître de conférence à Université Paris-Sorbonne (Paris IV)

Directeur de recherche en IA spécialiste de l'épistémologie du numérique et des systèmes complexes

 

***

 

Confirmer votre inscription en ligne

 

(Code CNIS découverte INVIT19)

Actions sur le document
« Août 2020 »
Août
LuMaMeJeVeSaDi
12
3456789
10111213141516
17181920212223
24252627282930
31