Séminaire de la chaire Good In Tech : Interprétabilité en intelligence artificielle

L’opacité de certains algorithmes de Machine Learning représente un enjeu fondamental pour la société mais aussi pour le développement futur de l’intelligence artificielle. En effet, les algorithmes actuels de Machine Learning traitent des données de plus en plus volumineuses ce qui rend difficile la possibilité d’interpréter leur fonctionnement interne. Ce séminaire de recherche, organisé par la chaire Good in Tech (IMT, Télécom Paris, Télécom SudParis, Institut Louis Bachelier et Sciences Po) s’intéresse de manière transdisciplinaire à ces méthodes d’interprétation de l’IA et à la difficulté de les mettre en place.
de 13:00 à 14:30, en ligne