Axes de laboratoire
Intelligence artificielle et données · AIDSL
Évaluer la qualité des données, les modèles statistiques et les applications de l’intelligence artificielle.
Périmètre de recherche
Une approche de sciences appliquées
Cet axe relie une question pratique clairement formulée à des méthodes explicites et à des éléments vérifiables. Une étude peut partir d’un cas, d’un jeu de données, d’un modèle ou d’un processus technique, en précisant les conditions dans lesquelles son interprétation reste valable.
Évaluer la qualité des données, les modèles statistiques et les applications de l’intelligence artificielle.
Axes de recherche
Modélisation statistique et apprentissage automatique
Évaluation, incertitude et interprétation
Travailler à partir de preuves
Formuler la question
Définir le système ou la situation, la question étudiée et les critères permettant d’apprécier une réponse. Distinguer observations, hypothèses et applications envisagées.
Examiner les éléments
Identifier les sources de données et de documents, leurs conditions d’accès et leurs limites de qualité. Documenter les choix pour permettre une lecture critique et une vérification.
Comparer et interpréter
Comparer les méthodes ou les scénarios selon des critères explicites. Examiner les incertitudes, les limites et les autres explications possibles, au-delà d’un résultat isolé.
Formats de travail et de discussion
- Une étude de cas structurée et une analyse des sources
- Une note méthodologique ou un modèle documenté
- Un atelier sur les résultats et leurs limites
Échanges et participation à la recherche
Échanger avec ce laboratoire
Présentez votre question de recherche, votre parcours, les éléments disponibles et le format d’échange envisagé. Pour un premier échange, privilégiez des exemples autorisés et non confidentiels.
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