Modèles physiques et modèles IA : Hybridons-les ! (Application en Géosciences)

28/04/2021

Il est un domaine où le couplage de Modèles Physiques et de Modèles d’Intelligence Artificielle est particulièrement performant et pertinent : les GéoSciences. Cet article donne des clés en particulier pour mettre en oeuvre des Modèles Physiques Augmentés (MPA) et des Modèles AI Augmentés Physiques (MAIAP).


Méthode d’explicabilité : Integrated gradients

01/12/2020

Cet article présente une nouvelle approche méthodologique pour améliorer l’interprétation des modèles de Deep Learning, qui sont souvent très opaques : la méthode des « Integrated gradients ».


Interprétabilité des modèles de Machine Learning

29/10/2020

Les modèles de ML sont souvent des boites noires qu’on évalue selon leurs performances sans savoir exactement comment leurs décisions sont prises. Obtenir les meilleures performances possible peut suffire, mais comprendre les décisions est de plus en plus indispensable.


Les principes du Deep Fake & le modèle Pix2Pix

15/09/2020

Le Deepfake est une technique d’Intelligence Artificielle qui consiste à générer de la donnée synthétique très réaliste. Il peut s’appliquer à différents types de données, par exemple une image, une vidéo, un son (musique, voix), ou encore une écriture. Bienvenue dans Fake Wars !


L’Entretien : L’IA, outil majeur du développement

INSIGHTS & NEWS 07/07/2020

Peter Addo est le Head of Data Lab de l’Agence Française de Développement (AFD). Dans cette interview vidéo, il nous explique – entre autres – son rôle, les enjeux et les usages de l’intelligence artificielle et de la Data Science (en particulier pour des problématiques environnementales), et son approche de la réutilisation des modèles de […]


SHAP : Mieux comprendre l’interprétation de modèles

22/10/2019

L’interprétation de modèles de Machine Learning complexes est aujourd’hui un enjeu important dans le domaine de la Data Science. Comprendre les paramètres qui ont influencés chaque valeur prédite est donc essentiel.


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