Rendez vos modèles d’IA explicables.
Optimisez performance et adoption,
préparez les conformités
AIvidence fait partie de la première initiative pour opérationnaliser les principes éthiques en Intelligence Artificielle
Les utilisateurs de modèles utilisent l’IA s’ils peuvent interpréter son fonctionnement
Les législateurs et régulateurs exigent une IA Responsable (ex : Proposition de Régulation de l’IA de la Commission Européenne, avril 2021)
Les Data Scientists ont besoin d’optimiser et d’expliquer leurs modèles aux non-experts de ML…
Des boîtes blanches Open Source foisonnent pour maîtriser les boîtes noires !
AIvidence vous accompagne dans leur utilisation pour répondre à chacun en fonction de sa culture et de ses enjeux.
NOS SERVICES
Explicabilité
- Expliquer les modèles d’IA aux métiers et analystes, avec des outils Open Source
- Former régulièrement vos Data Scientists à ces technologies en rapide évolution
- Optimiser vos modèles de Machine Learning
Cas d’usages
- Déployer un modèle d’IA explicable par construction, que vous utiliserez en confiance
- Formez vos experts métiers aux enjeux et apports de l’IA
Regulation
- Anticiper les conformités (‘Trustworthy AI’ de l’UE, régulateurs sectoriels… )
- S’assurer de la stabilité, robustesse, équité, éthique
Gouvernance
- Faire évoluer vos process pour valider puis superviser les modèles (Cycle de vie, MLOps, process éthiques…)
- Comprendre et maîtriser les risques induits par l’IA
- Préparer l’auditabilité des systèmes d’IA
NOTRE PRODUIT
Environnement optimisé
Une application en SaaS pour des calculs réactifs
Parcours Guidé
Un accompagnement pour ne pas rater les étapes clef de modélisation
Interfaces métier
Des visualisations et interprétations compréhensibles
Nous construisons aussi les outils logiciels et les services adaptés à vos besoins.
Un projet de PoC d’explicabilité ? une veille technologique sur ces sujets ?
Formations de vos équipes aux enjeux et/ou techniques d’explicabilité des IA ?
BLOG
Les techniques, interfaces, réglementations évoluent à un ryhtme effréné… nous maintenons une veille dans ce blog. Il est à vous.
Participation au TechSprint de l’ACPR
Participation au TechSprint de l’ACPRL’équipe BourbakIA composée à l'initiative de David Cortés (Président Fondateur d'AIvidence), et de Jean-Matthieu Schertzer (Responsable Machine Learning explicable pour H2O) et regroupant des collaborateurs de SoyHuCe, Quinten et...
Formations sur l’explicabilité de l’IA
Acteur très actif, et en pointe sur ces sujets, BNPP souhaite sensibiliser et former ses collaborateurs aux nouveaux enjeux de l’IA.
ENJEUX ÉTHIQUES ET SYSTÉMIQUES DES IA, INDIVIDUELLES ET COLLECTIVES
Une IA omnipotente (ou encore « générale »), autonome, capable de raisonnement déductif innovant n’est pas encore à l’ordre du jour. L’humain augmenté encore moins. Les questions juridiques, nouvelles, de la responsabilité, d’un robot, IA ou homme hybridé, appelant à...
INTELLIGENCE OU INTUITION ARTIFICIELLE ? LES ENJEUX DE L’AUTOMATISATION
A l’heure où le plus fort du hype[1] récent sur l’IA semble enfin passer, il apparaît opportun de s’interroger avec un peu de recul sur ce que les succès indéniables des techniques avancées d’apprentissage machine représentent conceptuellement et ont vraiment changé...
