Décoder l'IA : Améliorer la transparence par l'interprétabilité et l'explicabilité
Explorez l'importance de la transparence dans la prise de décision en IA avec des outils pour renforcer la responsabilité et interpréter les résultats des modèles.
Format
Cours
en ligne
Expert·e
Maryam Babaei
Date de la séance en direct
5 nov. , 2025
Heure de la séance en direct
12h30- 15h00
Individual preparatory work
1 Hour
Price
$225 + taxes
À propos du module
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.
Objectifs d'apprentissage
Découvrez l'importance de la transparence dans les processus décisionnels à fort enjeu basés sur l'IA.
Comprendre les différentes approches visant à promouvoir la transparence dans l'IA et leurs limites.
Appliquer les techniques d'interprétabilité par la conception et les méthodes d'explication a posteriori à des tâches de prédiction concrètes.