Bienvenue dans la Documentation du Projet EXAI

PoC

Ce projet s’inscrit dans un Proof of Concept (PoC) scientifique visant à développer un outil innovant pour la communauté de recherche et les praticiens de l’Intelligence Artificielle.

Contexte et Objectifs

Le projet EXAI vise à répondre à trois défis majeurs dans le domaine de l’IA appliquée :

  1. Sélection de Datasets : Aider les utilisateurs (experts ou non) à choisir des datasets pertinents en fonction de critères techniques, éthiques et métier spécifiques à leurs besoins.

  2. Pipeline ML Interactif : Fournir une interface guidée pour la création et l’expérimentation de pipelines de Machine Learning, rendant ces processus accessibles même aux non-spécialistes.

  3. Explicabilité (XAI) : Recommander et appliquer des techniques d’IA Explicable adaptées au modèle, aux données et aux besoins de l’utilisateur, afin de favoriser la confiance et la compréhension des modèles d’IA.

Enjeux Scientifiques

Ce PoC accorde une importance particulière aux aspects suivants :

  • Validation Académique : Le processus et les résultats doivent suivre une démarche scientifique rigoureuse.

  • Explicabilité : L’intégration native de méthodes XAI est au cœur du projet.

  • Reproductibilité : La documentation (gérée via Antora) doit permettre à quiconque de comprendre, utiliser et répliquer entièrement le système et les expériences.

  • Éthique & RGPD : Les considérations éthiques et la conformité réglementaire sont intégrées dès la conception.

Navigation

Utilisez le menu de navigation sur la gauche pour explorer les différentes sections :

  • Installation & Démarrage : Pour commencer à utiliser EXAI.

  • Guide Utilisateur : Pour apprendre à utiliser les fonctionnalités principales.

  • Guide Développeur : Pour comprendre l’architecture et comment contribuer.