Machine learning : les clés pour contrôler les biais

Les initiatives consacrées à l’IA de confiance et l’éthique des applications de machine learningse multiplient. Les grands groupes y vont de leur charte et de leurs méthodologies pour lutter contre les possibles déviations des modèles en production. Il est vrai, les algorithmes assistent de plus en plus les métiers, qu’ils le sachent ou non.

Sommaire

Biais dans l’IA : une cartographie nécessaire pour tenter de les corriger
Cinq exemples pour appréhender les biais dans un projet NLP
IA : les experts face au mur de l’élaboration d’un « cadre de confiance »
Intelligence Artificielle et finance : les freins les plus courants (et comment les surmonter)

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