ID² E.32 - L’explicabilité des modèles d’IA à l’ère de l’IA générative

Comment s'assurer qu'un modèle d'IA prend des décisions fiables, compréhensibles et conformes au AI Act ? L'adoption de l'IA en entreprise pose un défi majeur : la fameuse "boîte noire". Dans le nouvel épisode de notre podcast Idées au Carré, nous accueillons Sara Meftah, consultante-chercheuse au Square Research Center, pour décrypter l'Explicabilité (XAI). Elle nous explique : ➡️ Pourquoi l'XAI est un levier de performance essentiel et non un simple luxe. ➡️ Comment les entreprises peuvent utiliser des outils concrets, comme la librairie open-source #BEEXAI que nous avons développée, pour évaluer et comparer les méthodes d'explicabilité. ➡️ L'impact de l'AI Act sur les exigences de transparence (Article 13) et la supervision humaine (Article 14). Ne pilotez plus votre IA à l'aveugle. Découvrez les enjeux pour bâtir une IA fiable, éthique et responsable.