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Makila AI, l’Université de Montréal et le Groupe SAGE lancent un projet de recherche collaborative en intelligence artificielle

Dans le cadre d’un partenariat, Makila AI, société spécialisée dans le développement de solutions d’analyse de données et de prédictions basées sur l’intelligence artificielle fondée en 2017, le Groupe SAGE et Manuel Morales, de l’Université de Montréal, ont annoncé le lancement d’un projet de recherche. Ce dernier a pour objectif d’analyser et d’expliquer le raisonnement scientifique des algorithmes d’analyse prédictives des données dans une démarche d’audit des résultats et de respect de la protection des données personnelles.

Financé par Prompt, ce projet de recherche collaborative se centrera sur l’analyse du raisonnement des experts en données, afin de mieux le comprendre. L’équipe de Makila AI souhaite développer une solution technologique qui permettra de visualiser et d’expliquer en langage naturel les modèles générés en tenant compte du contexte spécifique de l’entreprise. Cette solution permettra au client de disposer d’une interprétation des résultats en identifiant avec précision et en temps réel, les variables de données qui ont influencé le résultat et l’effet cumulatif de différents facteurs sur celui-ci.

“Le projet de recherche collaborative avec Makila AI vise à explorer des questions d’explicabilité des modèles d’apprentissage machine dans le domaine de la finance et des ressources humaines », souligne Manuel Morales, Professeur agrégé et chercheur à l’Université de Montréal.

« Ce partenariat stratégique permettra de travailler sur des cas d’usage réel et de contribuer au transfert des connaissances technologiques à travers le développement des mécanismes qui intègrent les notions d’Explicabilité dans les systèmes d’intelligence artificielle”, ajoute Manuel Morales.

Le Groupe SAGE participera également au projet. Daniel Lacombe, Consultant principal chez Groupe SAGE Consulting a précisé :

“La contribution du Groupe SAGE dans ce projet consiste à aider nos partenaires à développer le rationnel derrière les modèles en se fiant à la fois sur ce que la littérature scientifique confirme sur la prise de décision et la résolution de problème, et ce, en le validant auprès de nos clients actuels et potentiels. Ainsi nous pourrons soutenir les dirigeants et tous les décideurs à comprendre, planifier et exécuter des projets stratégiques complexes”.

 
Thierry Maubant

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