index - Confiance.ai

Un collectif français d’envergure inédite pour concevoir et industrialiser des systèmes à base d’intelligence artificielle de confiance

Une stratégie nationale au service de l’ingénierie française

Pilier technologique du Grand Défi « Sécuriser, certifier et fiabiliser les systèmes fondés sur l’intelligence artificielle » lancé par l’Etat, Confiance.ai est le plus gros programme de recherche technologique du plan #AIforHumanity qui doit faire de la France un des pays leader de l’intelligence artificielle (IA)

Relever le défi de l’industrialisation de l’IA

Le déploiement à très grande échelle de systèmes industriels intégrant de l’IA est un enjeu crucial de compétitivité industrielle, économique et de souveraineté nationale. Le programme Confiance.ai porte donc une ambition forte : lever les verrous associés à l’industrialisation de l’IA et doter les acteurs industriels français de méthodes outillées adaptées à leurs ingénieries et construites sur des bases technologiques indépendantes. L’originalité du programme repose sur sa stratégie intégrative : il traite les défis scientifiques relatifs à l’IA de confiance et apporte des solutions tangibles, applicables dans le monde réel et industrialisables.

Fédérer les forces vives

Le programme Confiance.ai rassemble un collectif d’acteurs académiques et industriels français majeurs des domaines de la défense, des transports, de l’industrie manufacturière et de l’énergie qui ont décidé de mutualiser leurs savoir-faire scientifiques et technologiques de pointe. Le programme s’appuie sur une ingénierie et une culture mathématiques fortes associée à une excellence en intelligence artificielle pour établir de manière solidement argumentée la confiance dans les systèmes. Il est en cela, le symbole de l’approche culturelle française en matière de validation de l’intelligence artificielle.

 

Dernières publications

 

Mots-clés

Artificial Intelligence Data engineering Distributed learning AI-Based Systems Al monitoring Collaboration Human-IA Assurance Cases Semantic segmentation Anomaly detection Long Short-Term Memory Assurance case Artificial intelligence Bayesian optimization AI-Based Critical Systems Data Quality Computer vision Autonomous system Neural ODEs Cryptography and Security AI System Characterization Explicabilité Recurrent Neural Networks Vision par ordinateur Robustesse Machine learning Case-based Realization theory AI explainability Data trustworthiness Monitoring Trustworthiness Assessment Confiance explicabilité AI Robustness Explainability Aide à la décision Counterfactuals Adversarial Attacks Neural Network Adversarial Training Adversarial physical attack Robustness Conformal prediction Intelligence Articifielle Trustworthiness AI engineering Data Analysis ODD Sûreté Tools AI component evaluation methodology AI-Systems Engineering Computer Vision Critical systems Conformal Prediction Calibration Trustworthiness Attributes Adversarial examples Reliability Confiance Anomaly Detection Custom search space Generative Models Data Visualization System Identification Anomaly Bayesian inference Assessment AI Cycle-accurate simulator Adversarial attacks Bias Detection AI Governance Neural network Data Stream AI systems Neural Architecture Search Sûreté de fonctionnement Intelligence artificielle Mixed Integer Programming Engineering processes AI-based systems XAI Machine Learning Attack transferability Apprentissage automatique AI Safety Certification Bayesian Optimization Adversarial attack Concepts Explainable AI Complexity Data Stream Processing Branch-and-Bound algorithm Multi-fidelity BO Computer Vision and Pattern Recognition Christoffel functions Arcadia Method Automated vehicle Contextual Evaluation