Stage Data – IA / EXPLAINABLE AUBAY INTELLIGENCE
Les développements récents de l'intelligence Artificielle nous amènent à nous poser des questions sur les décisions prises par celle-ci et notre capacité à les justifier. Ce projet vise à mettre en place des méthodes d'explication des raisonnements d'IA, applicables à de multiples cas d'usages.
SUJET :
Il est souvent reproché aux modèles d'intelligence artificielle d'être des "boîtes noires" dont on ne sait pas expliquer les décisions. Or, avec la démocratisation rapide que connaît l'IA ces dernières années, cela devient un véritable problème.
Afin de l'intégrer dans certaines solutions sensibles (exemple : la santé, la banque, la défense...), il faut pouvoir s'assurer qu'elle produise des résultats fiables, dignes de confiance, et non biaisés par les données qui ont servi à l'entraînement. Les implications éthiques, sociales et économiques dérivant de l'utilisation des résultats produits par les modèles d'IA pouvant être importantes, il est nécessaire de mener une réflexion poussée sur leur explicabilité.
C'est dans ce cadre que s'inscrit le projet Explainable Aubay Intelligence : son but est d'exploiter les techniques permettant d'analyser et comprendre les prédictions de réseaux de neurones voir d'utiliser cette compréhension pour améliorer nos modèles. La cellule Innovation a déjà étudié certains cas d'usage et types de réseaux or la rapide progression des architectures des modèles IA nous permet d'avancer nos études.
TA CONTRIBUTION :
Grâce à l'étude et la mise en oeuvre de différentes techniques d'analyse d'architectures de modèles IA, tu vas mettre en place des modules applicatifs permettant de comprendre et de superviser les processus de décision de l'IA. Ceci nous permettra de mettre à disposition des développeurs de modèles les outils nécessaires pour leur audit et amélioration.
POUR TOI :
Ce travail te permettra de développer tes compétences en Deep Learning, et notamment d'approfondir ta compréhension du processus de décision d'un modèle. Tu pourras également explorer le thème de l'Explainable AI, qui risque de devenir indispensable dans les prochaines années.
Mots clés :
IA, Data Science, Deep Learning, Ethique, Fairness
Technologies :
Python, Deep Learning, PyTorch, TensorFlow
INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES :
Niveau : Bac+5 / Bac+4
Moyen d’encadrement : Lab'Innov Boulogne
Référence de l’offre : LAB-IDF/EAI
Nombre de stage(s) à pourvoir : 6
Durée : 4 à 6 mois
Lieu : Boulogne-Billancourt (avec télétravail)