About us
Le meetup Data Science Responsable et de Confiance, créé en 2019 par Labelia Labs, et co-organisé avec Dataforgood, est animé par datacraft. Il traite de tous les sujets de sciences des données et d'IA, avec le prisme de la maîtrise des risques, de la pratique responsable de l'IA.
Sur ces thèmes vous pouvez retrouver :
- le référentiel cadre Labelia d'exigences, de bonnes pratiques et d'outils : lien GitHub
- l'outil d'assessment en libre service et gratuit : lien Assessment Labelia
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datacraft est un modèle unique de Club, inspiré du compagnonnage, pour permettre aux data scientists/data ingénieurs de se former entre pairs et permettre aux entreprises d'accélérer leurs projets IA. Le premier Club a ouvert à Paris en 2020. Il compte à fin 2025, 52 grandes entreprises membres (Accor, Airbus, BNP Paribas, Bouygues, L’Oréal… mais aussi AP-HP, CNES, Marine nationale…), des startups et plus de 600 chercheurs et freelances experts en IA.
Labelia Labs : Fondée en 2018, l’association Labelia Labs s’est donnée pour mission de développer les impacts positifs de la Data Science en en outillant et promouvant les approches collaboratives, responsables et dignes de confiance.
Data for Good : association loi 1901 (100% bénévole, 100% open-source, 100% citoyenne) créée en 2014 qui rassemble une communauté de 3200+ volontaires tech souhaitant mettre leurs compétences au profit d'associations, d'ONG, et de l'ESS - et de s'engager pour l'intérêt général.
Upcoming events
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Labelia - Meetup #3 : IA Explicable (XAI) et Causalité
Le Village by CA, 55 Rue La Boétie, 75008 Paris, FRAu programme :
- Intervention de Marianne Clausel, Enseignante-Chercheuse, membre du Comité National du CNRS et co-responsable du projet national Causali-T-AI
- Temps d’échange collectif autour de l’évolution du référentiel Labelia - Brainstorm et constitution de groupes de travail pour structurer les prochaines étapes.
Pour cette édition, Marianne Clausel, Professeure à l'Université de Lorraine et spécialiste de causalité et d'IA explicable, présentera les avancées récentes de ses travaux en intelligence artificielle explicable (XAI) avec un focus tout particulier sur la causalité. Ses recherches portent notamment sur l’explicabilité des processus industriels abordée sous le prisme de la causalité.
Elle introduira différents usecases tirés d'applications industrielles et expliquera les apports de la causalité sur ces exemples. Cela permettra de mettre en avant deux apports importants de la causalité : la découverte du graphe causal qui permet de fournir des explications à un phénomène, et l'inférence causale qui permet notamment d'explorer des scénarios-dits contrefactuels- alternatifs à ce qui a été observé.
En parallèle, elle expliquera comment ces approches se combinent à des méthodes plus classiques comme l'analyse de sensibilité (indices de Sobol ou de Shapley).
Porté par une communauté engagée, Labelia est le label de référence pour l'IA responsable et de confiance. Il repose sur un triptyque : un référentiel open source, une plateforme d’auto-évaluation et un label ! datacraft continue les Meetups Labelia, avec une soirée dédiée à la (re)découverte du label, et de ses nouveaux objectifs. Cette rencontre sera l’occasion de présenter les nouvelles mises à jour du référentiel afin de proposer un cadre toujours en phase avec son temps.
Ce meetup est ouvert à toutes les personnes souhaitant contribuer activement à l’évolution d’un référentiel open source dédié à une IA responsable, fiable et auditable.
- Date : Jeudi 3 Septembre
- Horaire : 17h30-20h30
- Lieu : 55 rue la Boétie 75008 Paris
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datacraft* est le club des Data Scientists, Chercheurs et Ingénieurs en IA. Rejoignez-nous !
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