Proposition de thèse au CRI : Artificielle et Blockchain (2024-2027)

• Financement : Assuré
• Titre : Supporting Trustworthy AI with Enterprise Blockchain
• Directeur: Pr. Camille Salinesi
• Co-Directeur: Dr. Nicolas Herbaut
• mots clés: blockchain, AI, trust

L'intelligence artificielle (IA) de confiance est un concept multifacette soutenu par trois piliers critiques : l'apprentissage machine de confiance, l'inférence de confiance (souvent associée à l'IA explicable, ou XAI), et la gestion des données de confiance. Ensemble, ces composants constituent l'épine dorsale des systèmes d'IA éthiques et fiables. L'apprentissage machine de confiance garantit que les modèles d'IA sont développés avec intégrité, équité et responsabilité. L'inférence de confiance se concentre sur la capacité des systèmes d'IA à fournir des explications transparentes et compréhensibles pour leurs décisions, renforçant ainsi la confiance des utilisateurs. Enfin, les données de confiance soulignent l'importance de données de haute qualité, sécurisées et respectueuses de la vie privée comme fondement sur lequel les modèles d'IA sont formés. L'interconnexion de ces concepts est essentielle pour la réalisation de systèmes d'IA qui sont non seulement efficaces mais aussi en accord avec les normes éthiques et les valeurs sociétales. Nous étudierons dans ce doctorat si la blockchain peut être une solution intéressante pour soutenir l'IA de confiance.