Axes scientifiques

Vers une IA interprétable, robuste, fiable et certifiable

Le projet DEEL (DEpendable and Explainable Learning) est une collaboration entre des partenaires académiques et industriels pour le développement d’une intelligence artificielle interprétable, robuste, fiable et certifiable appliquée aux systèmes critiques dans le domaine des transports.

Le volet québecois du projet est organisé en quatre axes de recherche: robustesse, interprétabilité, Privacy by Design et certification.

Investigateurs principaux : Mario Marchand (Université Laval) et Giuliano Antoniol (Polytechnique Montréal)

Équipe scientifique