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Author: pidoux7

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   <img src="XAI.jpg" alt="xai" align="center">
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+Explanable AI TME de Guillaume FAURE et Garance LUCAS
 
-## Index
-Explanable AI 
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-TME de Guillaume FAURE et Garance LUCAS
+## Description 
+L’un des défis principaux de la recherche en apprentissage actuellement est la définition d’IA de confiance, concept qui recouvre de nombreuses dimensions parmi lesquelles on peut citer: l’IA interprétable (eXplainable AI), l’IA équitable (fairness), l’IA responsable.
 
-TME1 : algo growing spheres (exemple contre-factuels local, model free, ad-hoc) https://github.com/thibaultlaugel/growingspheres
+## Objectifs
+- Définitions d’explications, critères d’interprétabilité
+- Interprétabilité par design : apprentissage interprétable de modèles interprétables
+- Interprétabilité post-hoc : LIME, SHAP, génération d’exemples contrefactuels
+- Approches logiques d’interprétabilité : abduction, causalité, logiques graduelles
+- Aspects éthiques, éthique computationnelle
 
-TME2 : algo DICE (counterfactual explanations, local, ad hoc, +/-model based) https://github.com/interpretml/DiCE
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-TME 3 : algo LIME
+## Index
+- TME 1 : algo growing spheres (exemple contre-factuels local, model free, ad-hoc) https://github.com/thibaultlaugel/growingspheres
+- TME 2 : algo DICE (counterfactual explanations, local, ad hoc, +/-model based) https://github.com/interpretml/DiCE
+- TME 3 : algo LIME
+- TME 4 : Logique floue