Décoder l'IA : Améliorer la transparence par l'interprétabilité et l'explicabilité

Comprendre comment les systèmes d'IA prennent des décisions est essentiel pour garantir la responsabilité et atténuer les impacts négatifs dans un paysage technologique complexe. Ce module examine la transparence algorithmique, en introduisant des méthodes pour interpréter les résultats des modèles. Les participant·e·s exploreront à la fois des techniques de développement de modèles interprétables et des méthodes d'explication post-hoc pour clarifier les modèles "boîte noire", rendant ainsi les systèmes d'IA plus transparents et compréhensibles pour les parties prenantes. De plus, les participant·e·s découvriront les sujets émergents en matière de transparence de l'IA et les limites des approches actuelles.