DEEL DEpendable & Explainable Learning

L对L关于自动化和问题复合体的申请，L的工业空间，对高级标准和性能的要求，对S的要求，对技术的要求，对技术的要求，对权利的要求，对权利和义务的保证，对自动认证的要求。S的项目，国际合作伙伴L在法国的圣埃克塞佩里，L在加拿大。通过多学科的协作，L和L的学徒将自动化应用到加拿大的工业中去，S的企业、企业和企业都将进入加拿大的行业，S的大学将重新组织起来，S和他的导师们将获得专业资格。这是L的徒弟，也是第一任总理兼首席执行官。L的决策不确定，上下文和背景的变化也不确定，这些都是值得注意的。L的《经济和社会发展指南》解释了专家和系统之间的关系。《现代的透明与L的解释》。《三驾马车》的概念与发展一致，《L的技术与应用》的应用于中国。《L和L的工作》由L主持，由L和L主持。Ces trois thèmes on t Pour Objectif d‘amélier la fiance dans les résutats des Systèmes d’Apprentisage Automatique et de Permettre la certiablité.L的目标是发展技术和技术，实现L的学徒自动化。Nous Proposons de Partir des méthodes et des bonnes pratique de génie logiciel，tees que les les test et les méthodes formelle，afin de Couvrir Comment les Les Adapter aux méthodes d‘apprentisage Automatique.

L'application de l'apprentissage automatique aux problèmes complexes de l'industrie aérospatiale, qui possède de hauts standards de performance et de sécurité, nécessite de rendre les techniques robustes, compréhensibles, garantes de la vie privée et ainsi, certifiables par les autorités. Le projet DEEL, issue d'une collaboration internationale entre l'ITS Saint Exupéry en France, l'IVADO et le CRIAQ au Canada, vise à faire un premier pas vers l'utilisation de l'apprentissage automatique par l'industrie aérospatiale canadienne via une collaboration multidisciplinaire entre plusieurs acteurs industriels et plusieurs universités canadiennes regroupant plus d'une dizaine de chercheurs et plus d'une vingtaine d'étudiants gradués et professionnels hautement qualifiés annuellement. Le premier thème traite de la robustesse et consiste à développer des méthodes qui restent efficaces même dans des situations extrêmes non observées pendant l'apprentissage. À cet effet, nous utilisons des mesures de l'incertitude des décisions, la gestion des changements de contextes et la robustesse aux attaques. Le deuxième thème traite de l'interprétabilité et consiste à développer des méthodes qui fournissent des explications à des experts pour leur permettre de comprendre les décisions ou les conseils du système. Les méthodes utilisées dans ce thème se basent sur la transparence du modèle et l'explicabilité d'une décision donnée. Le troisième thème traite de la vie privée par conception et consiste à développer des méthodes qui garantissent la confidentialité des données utilisées lors de l'apprentissage et lors de l'utilisation des résultats. Les méthodes utilisées dans ce thème se basent sur l'ajout contrôlé de bruit et l'utilisation de données chiffrées. Ces trois thèmes ont pour objectif d'améliorer la confiance dans les résultats des systèmes d'apprentissage automatique et de permettre la certificabilité. L'objectif de ce quatrième thème est de développer des techniques de certificabilité de l'apprentissage automatique. Nous proposons de partir des méthodes et des bonnes pratiques de génie logiciel, telles que les tests et les méthodes formelles, afin de découvrir comment les adapter aux méthodes d'apprentissage automatique.