Journée thématique « Intelligibilité et Transparence du Machine Learning et des Intelligences Artificielles »



Faisant suite à la conférence SFdS « Intelligence Artificielle : quelle transparence ? quelle confiance ? » du 26 mars 2018, et précédant de peu la mise en application du RGPD, le Groupe Data Mining et Apprentissage de la Société Française de Statistique organise la journée thématique « Intelligibilité et Transparence du Machine Learning et des Intelligences Artificielles » le 18 mai 2018 à Paris, à l’Institut Henri Poincaré.

Cette journée a pour objectif de présenter et discuter des problématiques et enjeux-phares concernant l’intelligibilité et la transparence des IA, en particulier au travers du prisme des techniques d’apprentissage automatique. L’importance de ces thèmes, mise en avant dans le récent rapport de Cédric Villani « Donner un sens à l’intelligence artificielle », nécessite d’adopter une sémantique claire et des exemples parlants, afin d’irriguer des travaux de recherche et développement visant à améliorer l’usage conscient d’intelligences artificielles.

Afin de présenter et discuter en détail ces problématiques et enjeux, le Groupe Data Mining et Apprentissage a invité plusieurs personnalités issues de la recherche scientifique, épistémologique et industrielle, qui apporteront chacun un éclairage original.

Si cette journée est majoritairement destinée aux ingénieurs, chercheurs, étudiants, enseignants et acteurs de l’innovation en intelligence artificielle, elle est bien sûr ouverte à tous.

Inscriptions


L'inscription est gratuite mais obligatoire.





Organisateurs


Nicolas Bousquet (Sorbonne Université)
Adeline Leclerc Samson (Université Grenoble Alpes)

Programme


8h45-9h20 : Accueil et café

9h20-9h30 : Introduction

9h30-10h20  : Nozha Boujemaa (INRIA) : Transparence et responsabilité des systèmes algorithmiques

10h30-11h20 : Christophe Denis (EDF R&D ) : Premiers pas vers la validation d’applications industrielles utilisant de l’Intelligence Artificielle

11h30-12h20 : Frédéric Bardolle (AlgoTransparency) : Effets secondaires du machine learning dans l’économie de l’attention

12h30-14h30 : pause déjeuner

14h30-15h20 : Maël Pégny (ENS Ulm) et Issam Ibnouhsein (Quantmetry ) : Quelle transparence pour l'apprentissage machine ?

15h30 – 16h20 : Daniel Le Métayer (INRIA) : Transparence, intelligibilité des algorithmes : quels besoins ? Quels moyens ? (sous réserve)



 
 
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