Comment industrialiser de façon responsable le Machine Learning ?
Comment développer des IA qui soient responsables “par construction” et qui répondent aux enjeux actuels de gouvernance, d’inclusion, de transparence, d’explicabilité, de robustesse et de privacy, et dont les entrainement sont optimisés pour être les moins consommateurs possible ?
Cette session est animée par notre Directeur Technique Laurent Wlodarczyk et inclue une démonstration en live de notre solution RML.
Axionable propose de mettre en avant les aspects « Responsible Machine Learning » (RML), à la fois en tant que méthode mais aussi les outils open source disponibles. La démonstration est composée d’une application de bout en bout du machine learning incluant la gestion de la qualité des données, la détection et la suppression des biais, en passant par l’impact carbone des entraînements réalisés et l’optimisation d’hyper paramètres, jusqu’à la mise en production.
Les outils mis en avant sont sous licence open source afin de permettre à chaque entreprise de pouvoir les personnaliser en fonction de ses besoins
Découvrez le replay en vidéo
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https://www.youtube.com/watch?v=Hlw0Wv6kpm4&t=405s
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