XAI : explicabilité du Deep Learning avec la librairie Xplique

Antonin Poché, Ingénieur de recherche à l'IRT Saint Exupéry, je travaille sur l'explicabilité depuis plus de 3 ans (projets DEEL et Confiance.ai). Mon travail se situe entre le monde industriel et le monde académique. Ainsi, tout en publiant mes travaux dans des conférences internationales, j'applique l'explicabilité à des cas d'usages industriels classification d'image, de séries temporelles, détection d'objet... et je suis l'un des développeurs principaux de la librairie Xplique (https://github.com/deel-ai/xplique).

Pour ce meetup, je présenterai l'état de l'art de l'explicabilité dans le Deep learning avec une démonstration et une prise en main de la librairie Xplique, qui contient une large variété d'algorithmes. Cette session s'adresse donc à des practiciens du Deep Learning souhaitant comprendre ce qu'est l'explicabilité et expliquer leurs propres modèles.

Curieux et impatient ? Testez chez vous et venez posez vos questions et partagez vos résultats le jour J

Notebook pour la segmentation d'images
https://colab.research.google.com/drive/1AHg7KO1fCOX5nZLGZfxkZ2-DLPPdSfbX#scrollTo=GDULo3PiPBhh

Pour les séries temporelles:

https://colab.research.google.com/drive/1h0lThbcP5d2VKtRxwLG8z7KC8PExcVIA
et bien d'autres

Plutôtl NLP ? On en discutera aussi avec Captum

Au Mercredi 25 pour en discuter.