IA de confiance & efficience
Robustesse, explicabilité, frugalité : rendre les modèles fiables, compréhensibles et économes.
Ce que nous explorons
Nous abordons les sujets de confiance (robustesse, explicabilité, conformité) et d'efficience (réduction de taille/coût) comme des verrous R&D à part entière, applicables à l'ensemble des thèmes.
Verrous scientifiques & techniques
Ce qui rend le sujet non trivial en conditions réelles.- Explicabilité et compréhension des décisions (global/local) sans simplifier abusivement.
- Robustesse au bruit, à la dérive et aux perturbations (stabilité des prédictions).
- Efficience : réduction de la taille modèle sans perte, contraintes hardware et latence.
- Évaluation des risques et validation en environnement représentatif.
Approches & briques technologiques
Comment nous abordons le problème en R&D.- Méthodes d'explicabilité et d'analyse d'erreurs (feature attribution, contre-factuels).
- Quantification de l'incertitude, calibration et tests hors-distribution.
- Compression : distillation, pruning, quantification et optimisation d'inférence.
- Conception de jeux de tests et protocole de validation 'risk-based'.
Illustrations de travaux
Quelques exemples de sujets traités dans ce thème.
Robustesse & dérive
Illustration de travauxStress-tests, monitoring et stratégies de recalibrage/rafraîchissement.
Explicabilité orientée décision
Illustration de travauxRapports d'explication, diagnostics de biais et analyses de sensibilité.
Modèles frugaux
Illustration de travauxRéduction de taille/coût, optimisation d'inférence et compromis mesurés.
Envie d’échanger sur ce thème ?
Nous pouvons partager nos protocoles d’évaluation, nos retours d’expérience et nos options techniques adaptées à vos contraintes.