Équipe fondatrice

David Cortes
David Cortés - Président fondateur
Polytechnicien, 45 ans, VP du groupe X-IA (Présentation)

18 années de Conseil, sur des sujets d’innovations et de transformation numérique des grands groupes. Passionné par les enjeux sociétaux des évolutions technologiques, il a également présidé une start up en e-santé pour favoriser le lien intergénérationnel. Actif depuis 2013 spécifiquement sur les sujets Data, convaincu des enjeux systémiques de l’utilisation massive des données et de leurs traitements par l’IA, il a œuvré notamment aux projets d’IA responsable pour PwC, avec les collectifs Impact-AI et DataIA, et via la chaire XAI4AML avec Telecom Paris.

Il fonde AIvidence sur le constat que la recherche de la seule performance prédictive du machine learning n’est pas suffisante pour des déploiements réussis, et acceptés en entreprise. Tant les utilisateurs internes des modèles que les régulateurs ou les clients finaux ont une exigence croissante d’explication des décisions rendues par les IA.

Martin Juarez
Martin Juarez – Co-fondateur et Directeur Conseil et Technique
Ingénieur Telecom ParisTech (présentation)

Martin a plus de 10 années d’expérience en management d’équipes techniques et pilotage de projets innovants pour des acteurs du CAC-40, en direction de missions de conseil. Par passion pour la technologie et intérêt pour générer un fort impact sociétal, il a également fondé des startups dans le domaine médical, Sacatucita et AgendaDr, plateformes SaaS développées pour l’Amerique Latine. Il a ensuite fondé Soficient Co, une software factory qu’il a fait croître en France et à l’étranger, intervenant dans le domaine de la finance, de l’éducation et de la santé.

Martin parle couramment français, espagnol, portugais et anglais; il a dirigé des équipes multiculturelles et est spécialiste des produits SaaS innovants. Il rejoint AIvidence pour diriger les développements internes des produits, ainsi que les développements logiciels externes en France et à l’international.

Nos référents

Sophie Monnier
Sophie Monnier – Référente Deep Learning

Polytechnicienne, Présidente du groupe X-IA

Sophie dispose d’expériences variées sur les sujets Machine Learning et notamment Deep Learning, pour lesquels l’explicabilité finale des algorithmes extrêmement complexes de réseaux de neurones est un véritable défi.

Sophie est intervenue sur des modèles de détection de visages, identification d’objets, classification et amélioration d’images satellitaires, et d’images médicales via des technologies telles que Fast-RCNN, Occlusion Sensitivity, Yolov3, GalaxyZoo, ResNets, tf-explain et grad cam.

Sophie enseigne également la Computer Vision dans des instituts de formation comme la Yotta Academy en Tensorflow comme en Pytorch.

Guillaume Chaslot
Guillaume Chaslot – Référent Biais et éthique des IA

Centralien, Computer Science Ph.D, MSc Artificial Intelligence et TEDx Speaker

Guillaume est un expert en biais de l’Intelligence Artificielle. Il a créé le site AlgoTransparency.org pour montrer les biais des algorithmes d’IA des réseaux sociaux. Il est Advisor au Center for Humane Technology. Il a fait une thèse en intelligence artificielle à l’université de Maastricht, aux Pays-Bas. Il a ensuite travaillé pour Microsoft, Google – Youtube, et a été un Mozilla Fellow.

Astrid Bertrand
Astrid Bertrand - Référente explications, sciences humaines et sciences cognitives

Centrale Lyon, Master of Science HEC, Doctorante à Télécom Paris sur l’explicabilité de l’IA

Astrid Bertrand est doctorante en économie comportementale à l’Institut Polytechnique de Paris sous la direction de Winston Maxwell (Télécom Paris) et David Bounie (Télécom Paris). Elle étudie l’explicabilité de l’intelligence artificielle dans des cas d’application de l’IA à la finance (LCB-FT, Robo-advisors), en se focalisant sur les interactions homme-IA et les biais cognitifs dans les prises de décisions basées sur l’IA. Elle est intervenue dans plusieurs évènements comme le Techsprint de l’ACPR, les Cyber Mondays de l’Institut Léonard de Vinci, les lundis de l’IA de Télécom Paris et l’ACPR sur les fondements psychologiques d’une « bonne » explication. Dans le cadre de sa thèse, elle travaille avec le pôle Fintech-Innovation de l’ACPR.

Thomas Scialom
Thomas Scialom - Référent Natural Language Processing

Ph.D. Intelligence Artificielle Sorbonne Universitée, CNRS, LIP6

Thomas est chercheur en Intelligence Artificielle et associé de la startup reciTAL, spécialiste du Traitement Automatique du Language, et professeur à l’ESILV et Polytech Sorbonne. Les recherches de Thomas portent principalement sur les modèles génératifs, e.g. GPT3, avec un intéret particulier pour le multilingue. A ce titre, Thomas est l’un des chairs du projet BigScience, un projet collaboratif de grande envergure regrouppant 250 institutions et 600 chercheurs, avec pour objectif d’entrainer le plus large modèle de langue multilingue sur le super calculateur grancais JeanZay. Thomas publie chaque année les résultats de ses travaux dans les meilleures conférences internationales (NeurIPS, ACL, EMNLP).

Thomas-HOUDAILLE
Thomas Houidalle - Référent adoption

ESCP Business School

Thomas est un expert en formation et accompagnement du changement auprès des équipes métiers. Il a créé Catalix une société qui développe des formations et des ateliers IA/data à destination des managers et chefs de projets / chefs de produit afin de les acculturer aux spécificités des applications embarquant du Machine Learning. Il a plus de 20 ans d’expérience au sein de sociétés de conseil en digital et est également associé dans un projet d’école du numérique gratuite ouverte à tous (code, data, cyber…).