Conférence dans le cadre des Congrès scientifiques mondiaux TimeWorld : TimeWorld expose et anime la connaissance sous toutes ses formes, théorique, appliquée et prospective. TimeWorld propose un état de l'art sur une thématique majeure, avec une approche multiculturelle et interdisciplinaire. C'est l'opportunité de rencontres entre chercheurs, industriels, universitaires, artistes et grand public pour faire émerger des idées en science et construire de nouveaux projets.
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Foutse Khomh est professeur en génie logiciel à Polytechnique Montréal, titulaire de la chaire d'IA du Canada CIFAR sur les systèmes logiciels d'apprentissage automatique fiables, et titulaire de la chaire de recherche FRQ-IVADO sur l'assurance qualité logicielle pour les applications d'apprentissage automatique. Il a obtenu un doctorat en génie logiciel de l'Université de Montréal en 2011, avec le prix d'excellence. Il a également reçu le Prix CS-Can/Info-Can du jeune chercheur exceptionnel en informatique pour 2019. Ses intérêts de recherche comprennent la maintenance et l'évolution des logiciels, l'ingénierie des systèmes d'apprentissage automatique, l'ingénierie du cloud et la ML/AI fiable et digne de confiance. Ses travaux ont reçu quatre prix décennaux pour l'article le plus influent (MIP), et six prix pour l'article le meilleur/le plus distingué. Il a également fait partie du comité directeur de SANER (président), MSR, PROMISE, ICPC (président) et ICSME (vice-président). Il a lancé et coorganisé le symposium SEMLA (Software Engineering for Machine Learning Applications) et la série d'ateliers RELENG (Release Engineering). Il est cofondateur du programme du CRSNG CREATE SE4AI : A Training Program on the Development, Deployment, and Servicing of Artificial Intelligence-based Software Systems, et l'un des chercheurs principaux du projet DEpendable Explainable Learning (DEEL). Il fait partie du comité de rédaction de plusieurs revues internationales de génie logiciel et est membre senior de l'IEEE.
Conférence : Quels sont les défis à relever pour assurer la qualité des logiciels utilisant l’IA ?
Vendredi 6 mai 2022, 12h15 - 13h — Amphi bleu
L’apprentissage automatique est de plus en plus déployé dans les systèmes à grande échelle et même dans des systèmes critiques grâce aux percées récentes dans cette discipline et en intelligence artificielle. On utilise maintenant des applications logicielles intégrant l’apprentissage automatique dans la vie de tous les jours : la finance, l’énergie, la santé, et les transports. L’approche traditionnelle du développement logiciel est déductive, consistant en l’écriture de règles qui dictent le comportement du système avec un programme codé. En apprentissage automatique, ces règles sont plutôt inférées de façon inductive à partir de données d’apprentissage. Ceci rend difficile, voire impossible, la compréhension et la prédiction du comportement de composantes logicielles, et donc aussi leur vérification adéquate. Dans cet exposé seront abordés les défis à surmonter pour développer des systèmes d’IA digne de confiance.