DEEL DEpendable & Explainable Learning

工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，性能标准的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序，工业自动化问题的应用程序。项目（DEEL），法国圣埃克萨普的国际合作中心，加拿大的国际合作中心，加拿大的国际合作中心（ivado），加拿大的国际合作中心（CRIAQ），加拿大的国际合作中心(学徒自动化中心，工业和宇航中心，加拿大的多学科合作中心，工业和宇航中心，加拿大的重组中心，工业和宇航中心，加拿大的重组中心，毕业生和专业人员的合作中心，加拿大的毕业生和专业人员的培训中心，合格的年度培训中心。勒总理主题贩卖de la robustesse et consiste开发剩下的des方法efficaces meme在极端非观察吊坠l 'apprentissage des情况。À效应、度量、不确定性、决策、问题、环境变化以及攻击的鲁棒性。第二个主题贩卖de l 'interpretabilite et consiste开发方法,des专家fournissent des论述,他们倒permettre理解欧莱斯莱斯决策委员会du和。这些数据表明，这些数据是透明的，透明的，可解释的。这些数据表明，这些数据表明，这些数据表明，这些数据表明，这些数据表明，这些数据表明，这些数据表明，这些数据表明，这些数据表明，这些数据表明，“三个<s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1>交换体<e:1>”的概念与“<s:1> <s:1>交换体系统”的概念一致，即“<s:1>交换体系统”的概念与“<s:1>交换体系统”的概念一致；“<s:1>交换体系统”的概念与“<s:1>交换体系统”的概念一致；在使用的过程中，使用的过程中，使用的过程中使用的过程中，使用的过程中使用的过程中，使用的过程中使用的过程中使用的过程中。这三种情况下，不能将目标设定为“自动交换系统”，也不能将目标设定为“自动交换系统”，也不能将目标设定为“自动交换系统”。L‘ objective de de quatri<e:1>, th<e:1> me est de dsamicdevelopper des techniques de certificabilityi ’学徒自动化。有两种建议：一种是订约方订约，一种是订约方订约，一种是订约方订约，一种是订约方订约，一种是订约方订约，一种是订约方订约，一种是订约方订约，一种是订约方订约，一种是订约方订约，一种是订约方订约。

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.