Libération ne pas être de droite challenge

Pour ceux qui ne l'auraient pas encore vu, cet hommage IA de l'ancienne ministre des Anciens combattants, avec deux Bretagne, plus de Marseille, Madrid française. Et un magnifique casque type Stahlhelm 1935 pour honorer la mémoire des poilus...

"L'embrasement identitaire" ou comment ne pas nommer une polémique raciste

J'étais pas au courant depuis c'est "a given" les transports gratuits en Europe ?

Il me semble que ne pas dénoncer le génocide à Gaza c'est pire que de dénoncer les barbecues hein

Ce constat fragilise un peu il me semble la méthodologie qui analyse la subordination de xAI au DL par le champ de recherche des auteurs (puisque xAI étudie l'explicabilité d'autres systèmes, il paraît plus logique que les auteurs n'appartiennent pas tous au champ du DL)

Cela me semble d'ailleurs étayé par la taxonomie montrée en Fig.6.2, qui inclut bien d'autres approches que l'apprentissage profond.

De la même manière SHAP, une des techniques en xAI les plus populaires, citée dans le papier, ne s'applique pas uniquement à des modèles de deep learning.

- quand bien même on aurait une bonne compréhension de l'efficacité des DNNs, cela ne les rendrait pas explicables pour autant

- ce qu'on ne comprend pas du tout à ce stade c'est pourquoi ce processus d'apprentissage est aussi efficace, comparé à d'autres (ce qui n'est pas exactement la même chose il me semble)

Cette description me semble trompeuse car:
- les systèmes d'IA symboliques peuvent également poser de nombreux problèmes d'explicabilité
- les chercheurs en IA peuvent très bien décrire mathématiquement le processus d'apprentissage d'un réseau de neurones (c'est même déroutant de simplicité)

Cependant, il me semble que l'introduction un peu simpliste du problème de l'explicabilité en IA saute à pieds joints dans ce piège, en décrivant une IA symbolique grosso modo explicable et une IA connectioniste où même les experts ne comprennent rien.

Cette remarque n'entre pas en contradiction directe avec la thèse de l'article, étant donné qu'exclure les sciences sociales de l'équation est une manière bien pratique de préserver le champ de l'IA de la critique.

2. Un des obstacles importants à la formation d'une méthodologie solide pour le champ est pour moi l'impasse qui consiste à chercher une définition uniquement mathématique ou technique de l'explicabilité, sans impliquer davantage les sciences sociales.

Il me manque peut-être une vision quantitative globale, mais d'expérience beaucoup de papiers étudient l'explicabilité d'autres types de systèmes: d'autres formes de ML (SVMs, arbres de décision), voire même des systèmes qu'on pourrait considérer comme symbolique.

J'ai tout de même quelques critiques:

1. Le papier part du présupposé, sans vraiment l'étayer, que xAI consiste principalement à expliquer les systèmes connectionistes.

Je trouve le papier très intéressant, et je le rejoint sur plusieurs de ses constats:
- l'hétérogénéité méthodologique du champ est très importante
- le champ valorise prioritairement les approches qui "confortent" l'IA en lui apportant une surcouche d'explicabilité que les approches critiques

Là dessus je vous fais confiance, je ne connais pas la situation particulière de La Rochelle 😬

J'ai juste remarqué que l'article invitait désormais à moins d'optimisme concernant l'union de la gauche

L'article (peut-être après une mise à jour ?) semble dire que la liste n'est pas tout à fait encore bouclée en fait

Yves Thréard qui sort "le voile n'a jamais été un signe religieux" j'avoue que je ne m'y attendais pas à celle là.

Du coup le voile à l'école c'est ok ?

Les fonctionnaires qui portent le voile c'est ok ?