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 #2 : IA de confiance et causalité
Bivwak!, 3 Rue Rossini, Paris, FR[nouveau lien pour s'inscrire à l'événement]
datacraft poursuit la relance des Meetups Labelia avec une deuxième rencontre dédiée aux fondements scientifiques de l’IA de confiance et aux nouveaux défis posés par l’évolution rapide des technologies d’IA.
Pour cette édition, nous aurons le plaisir d’accueillir Marianne Clausel, Professeure en apprentissage statistique à l’Université de Lorraine et co-responsable du projet CAUSALI-T-AI du PEPR IA.
Lors de son intervention, elle abordera le rôle central de la causalité dans les systèmes d’IA, en particulier dans les contextes industriels et critiques. Au-delà de la simple prédiction, les approches causales permettent de comprendre pourquoi un événement se produit, d’identifier les facteurs déterminants et d’améliorer la robustesse et l’interprétabilité des systèmes d’IA. À travers plusieurs exemples concrets — notamment dans l’énergie, le marketing ou la détection de causes racines dans les systèmes IoT — elle montrera comment l’analyse causale peut devenir un levier clé pour développer des systèmes d’IA plus fiables et réellement utiles à la décision.
Comme lors du premier meetup, cette soirée sera aussi un moment de travail collectif autour du label Labelia.
Au programme :
– Intervention de Marianne Clausel sur la causalité et son importance dans le développement de systèmes d’IA robustes et de confiance
– Temps d’échange collectif autour de l’évolution du référentiel Labelia
– Session de brainstorming et constitution de groupes de travail pour réfléchir ensemble à l’intégration des nouveaux enjeux liés à l’IA générative et à l’IA agentique dans le référentiel, afin de maintenir Labelia à la pointe des pratiques et des technologiesCe 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.
Rejoignez-nous pour échanger, partager vos idées et participer à la construction des prochaines étapes du label.
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