Titre : | Améliorer la confiance de la détection des conditions de givrage sur les surfaces d'avions à travers la prédiction conforme (2023) |
Auteurs : | Mélanie Yakoub, Auteur ; Céline Berthou, Auteur ; Dohy Hong, Auteur ; Héléna Vorobieva, Auteur ; Hatem Hajri, Auteur |
Type de document : | Article : texte imprimé |
Dans : | ActuIA (N°13, Octobre - décembre 2023) |
Article en page(s) : | p. 23-25 |
Langues: | Français |
Sujets : |
IESN Apprentissage automatique ; Confiance ; Industrie aéronautique ; Intelligence artificielle ; Prédiction conforme (IA) |
Résumé : | "De nos jours, les modèles d'apprentissage automatique sont largement répandus et utilisés, malgré leurs comportements parfois imprévisibles. Pour pouvoir être déployés dans des domaines à haut risque tels que la conduite autonome, la santé ou encore le contrôle des pièces industrielles critiques, les modèles d'intelligence artificielle (IA) doivent démontrer des propriétés de confiance et rassurer les différentes parties prenantes (développeur, utilisateur, législateur, etc.). Dans ce contexte, la prédiction conforme (notée PC) s'inscrit comme une méthode systématique et populaire capable de fournir une estimation de l'incertitude associée aux prédictions générées par les modèles d'IA." (Extrait de ActuaIA n°13) |
Exemplaires (1)
Localisation | Section | Support | Cote de rangement | Statut | Disponibilité |
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Bibliothèque IESN | _Périodiques | Périodique | 68 ACT 13 | Empruntable sur demande | Sorti jusqu'au 15/03/2024 |