Laboratoire Informatique et Société Numérique (LIST3N): Développement de méthodes d’apprentissage automatique explicables

Contexte Stratégique : Laboratoire Informatique et Société Numérique (LIST3N)

Service / Projet concerné : Axe « Modélisation stochastique, apprentissage et décision » (MSAD) et formation Bachelor en Intelligence Artificielle

Enjeux de Transformation : Renforcement des capacités en intelligence artificielle avec un focus sur l’explicabilité, la conception responsable et la lutte contre les biais algorithmiques, pour soutenir la formation et la recherche appliquée en IA.

Enjeu Majeur Identifié : Renforcer la formation et la recherche en IA responsable pour répondre aux enjeux éthiques et techniques actuels.

Indice clé : « …Un intérêt particulier pour la conception responsable des systèmes de machine learning ou d’IA sera apprécié…. »

Source de l’Opportunité : Consulter l’offre originale

Analyse de l’Opportunité Commerciale

La Douleur (Pain Point)

Difficulté à concevoir des algorithmes d’IA transparents et exempts de biais, limitant la confiance et l’adoption dans le secteur public.

Élément déclencheur : « …La personne recrutée aura une activité de recherche dans le développement de méthodes d’apprentissage automatique ou statistique…. »

L’Accroche (Hook)

Proposez des solutions d’IA explicable et éthique qui améliorent la transparence des décisions automatisées et renforcent la confiance des utilisateurs finaux.

Le Sésame (Door Opener)

Comment envisagez-vous d’intégrer l’explicabilité et la gestion des biais dans vos projets d’intelligence artificielle ?

Analyse BANT Détaillée

Besoin: Critique
Essentiel pour garantir la fiabilité et l’acceptabilité des systèmes d’IA dans un contexte de formation et de recherche appliquée.

Autorité: Responsable de l’axe MSAD et direction du laboratoire LIST3N
Ils pilotent la recherche et la formation en IA au sein du laboratoire.

Échéance: Moyen Terme (1-3 ans)
Le poste contractuel et le développement de nouveaux enseignements impliquent un horizon de plusieurs années.

Budget: À construire
Budget dépendant des financements académiques et projets de recherche associés.

Technologies, Solutions & Plateformes

Apprentissage automatique
Statistique
Machine Learning
Méthodes d’explicabilité IA

ITLeads Public : Votre Source d'Opportunités Stratégiques

Focus Sur

Conseil Départemental des Bouches-du-Rhône: Déploiement de cas d’usage IA pour la transformation des services publics (Potentiel à Court Terme)

Ville de Maisons-Alfort: Modernisation du processus de recrutement RH (Potentiel à Court Terme)

CNMSS – DSI: Modernisation de l’architecture data et valorisation des données (Potentiel à Court Terme)

Direction de programme IA (DPIA) du Ministère: Développement et fine-tuning de modèles IA adaptés au secteur public (Potentiel à Court Terme)

Institut d’Astrophysique de Paris (IAP): Intégration de solutions d’IA et calcul haute performance pour l’analyse cosmologique

Institut de Biologie Structurale (IBS): Développement d’un pipeline IA pour la conception protéique

Direction Générale des Entreprises (DGE): Structuration d’un réseau d’ambassadeurs IA pour l’accompagnement des entreprises et administrations (Potentiel à Court Terme)

SNE (Service National de l’Enquête, Direction Générale de la Concurrence, de la Consommation et de la Répression des Fraudes – DGCCRF): Déploiement de solutions IA et data science pour l’enquête et la protection des consommateurs (Opportunité Urgente)