Description

Pour ce 3ème épisode d’Eki.Talks, Jean-Baptiste Bouzige, CEO d’Ekimetrics, leader de la data science pour le business, reçoit Christine Balagué, Professeure en Sciences de Gestion du comportement du consommateur digital et fondatrice du réseau de recherche Good in Tech à l’Institut Mines Telecom Business School.

Diplômée de l’ESSEC, d’un Master d’Econométrie et Statistiques à l’ENSAE, d’un DEA à l’Université Paris Dauphine et d’un Doctorat en Sciences de Gestion d’HEC, Christine Balagué est spécialiste des nouvelles technologies. Ses recherches portent sur la création de valeur économique par les réseaux sociaux pour les entreprises, sur la modélisation du comportement des internautes sur ces réseaux, et sur le Social Internet Of Things.

Christine Balagué est également Vice-Présidente du Conseil National du Numérique et préside la commission services de Cap Digital, pôle de compétitivité et de transformation numérique, dont l’objectif est de favoriser l’émergence de projets R&D collaboratifs en France entre grandes entreprises, PME, start-ups et laboratoires de recherche.

Dans cet épisode, Jean-Baptiste et Christine nous disent : 

• Pourquoi éviter l’effet black box avec les algorithmes ?
• Ce qu’est l’explicabilité de l’IA et la différence avec l’interprétabilité ?
• Pourquoi l’explicabilité de l’IA doit être un sujet prioritaire pour les entreprises ?
• En quoi l’explicabilité permet de mieux construire un algorithme et aux entreprises de mieux s’adapter ?
• Comment réussir à réellement expliquer l’IA, comment rendre explicable ou interprétable un algorithme 

Vous pouvez écouter Eki.Talks, le podcast de l’IA vraiment durable, directement sur les plateformes d’écoute : Apple Podcasts, Deezer, Spotify & Ausha. 

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