Machine learning for safety critical applications: perspectives from research and applications
Si les performances impressionnantes de l’apprentissage automatique pour les tâches complexes sont très attrayantes, l’adoption de cette nouvelle génération de programmes pour les applications critiques en matière de sécurité se heurte à plusieurs difficultés. Tour d’horizon avec Yann Pequignot, professionnel de recherche lié au projet DEEL-Québec pour l’IID.
À propos de la conférence
If the impressive performance of machine learning for complex tasks is very attractive, the adoption of this new generation of programs for safety critical applications faces several challenges.
This has fostered many exciting lines of research, for example, related to robustness and explainability of machine learning models. However, this new technology rightfully raises concerns that science alone may not be able dissipate.
À propos du conférencier
Scientifique de données, Institut intelligence et données (IID)
Yann Pequignot est professionnel de recherche à l’Institut intelligence et données (IID) de l’Université Laval. Chercheur en mathématiques et en science des données, il est en charge de la coordination scientifique du projet DEEL.
Il participe à des travaux de recherche en collaboration avec de nombreux chercheurs de diverses universités sur les thèmes de la robustesse, l’interprétabilité et la certifiabilité en intelligence artificielle. Il travaille également avec différents partenaires industriels pour le développement des connaissances et des technologies en intelligence artificielle. Il a effectué des stages postdoctoraux à l’Université Laval, à l’Université McGill à Montréal, à UCLA à Los Angeles et à l’Université de Vienne en Autriche. Il est détenteur d’un doctorat en Mathématiques de l’Université Paris 7.
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