Description du projet
Passer de la «boîte noire» à la «boîte de verre»
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) et comment fonctionne-t-elle? Pour beaucoup, il n’est pas si simple de répondre à ces questions car de nombreux algorithmes d’apprentissage machine et d’apprentissage profond ne peuvent être examinés après leur exécution. Le projet XMANAI, financé par l’UE, se concentrera sur l’IA explicable. Ce concept conteste l’idée de «boîte noire» dans l’apprentissage machine, qui veut que même les concepteurs ne sont pas en mesure d’expliquer pourquoi l’IA parvient à une décision spécifique. XMANAI mettra au point une approche «centrée sur l’homme» et reposant sur la confiance, qui sera testée dans des cas de fabrication réels. L’objectif est de transformer la chaîne de valeur de la fabrication grâce à des modèles de type «boîtes de verre», susceptibles d’être expliqués à un «humain dans la boucle» et de produire des énoncés explicatifs reposant sur la valeur.
Objectif
"Despite the indisputable benefits of AI, humans typically have little visibility and knowledge on how AI systems make any decisions or predictions due to the so-called “black-box effect” in which many of the machine learning/deep learning algorithms are not able to be examined after their execution to understand specifically how and why a decision has been made. The inner workings of machine learning and deep learning are not exactly transparent, and as algorithms become more complicated, fears of undetected bias, mistakes, and miscomprehensions creeping into decision making, naturally grow among manufacturers and practically any stakeholder
In this context, Explainable AI (XAI) is today an emerging field that aims to address how black box decisions of AI systems are made, inspecting and attempting to understand the steps and models involved in decision making to increase human trust.
XMANAI aims at placing the indisputable power of Explainable AI at the service of manufacturing and human progress, carving out a “human-centric”, trustful approach that is respectful of European values and principles, and adopting the mentality that “our AI is only as good as we are”. XMANAI, demonstrated in 4 real-life manufacturing cases, will help the manufacturing value chain to shift towards the amplifying AI era by coupling (hybrid and graph) AI ""glass box"" models that are explainable to a ""human-in-the-loop"" and produce value-based explanations, with complex AI assets (data and models) management-sharing-security technologies to multiply the latent data value in a trusted manner, and targeted manufacturing apps to solve concrete manufacturing problems with high impact."
Champ scientifique
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
20093 Cologno Monzese
Italie
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Participants (18)
80686 Munchen
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Participation terminée
46022 Valencia
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
20133 Milano
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10117 Tallin
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3013 Limassol
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48008 Bilbao
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151 25 Maroussi
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2804-537 Almada
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Participation terminée
20156 Milano
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28109 Madrid
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11632 Athina
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00185 Roma
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
Entité juridique autre qu’un sous-traitant qui est affiliée ou juridiquement liée à un participant. L’entité réalise des travaux dans les conditions prévues par la convention de subvention, fournit des biens ou des services pour l’action, mais n’a pas signé la convention de subvention. Le tiers respecte les règles applicables au participant qui lui est lié dans le cadre de la convention de subvention en ce qui concerne l’éligibilité des coûts et le contrôle des dépenses.
41121 Modena
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01170 LEGUTIANO ALAVA
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10156 Torino
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46021 Valencia
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
20156 Milano
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Participation terminée
20093 Cologno Monzese
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