IBM donne 3 projets d'intelligence artificielle à la Fondation Linux

Par:
admin

mer, 01/07/2020 - 15:40

En début de semaine, IBM a annoncé faire le don de 3 projets d'intelligence artificielle  issus de ses travaux de recherche, à la Fondation Linux. De son côté, le comité consultatif technique de la Linux Foundation AI Foundation (LFAI) a voté positivement pour héberger et incuber ces projets

Le don de ces projets à LFAI fera avancer la mission de créer des technologies responsables basées sur l'IA et permettra à une communauté plus large de co-créer ces outils sous la gouvernance de Linux Foundation, explique Todd Moore de chez IBM.

Le premier de ces projets est AI Fairness 360 (AIF360) Toolkit. Il s'agit une boîte à outils open source qui peut aider à détecter et à atténuer les biais indésirables dans les modèles et les ensembles de données d'apprentissage automatique. Il fournit environ 70 mesures pour tester les biais et 11 algorithmes pour atténuer les biais dans les ensembles de données et les modèles. Logiciel libre sous licence Apache 2.0

Le second est Adversarial Robustness 360 (ART) Toolbox. Il s'agit d'une une bibliothèque Python pour la sécurité de l'apprentissage automatique. ART fournit des outils qui permettent aux développeurs et aux chercheurs d'évaluer, de défendre, de certifier et de vérifier les modèles et les applications d'apprentissage automatique contre les menaces adverses d'évasion, d'empoisonnement, d'extraction et d'inférence. ART prend en charge tous les frameworks d'apprentissage automatique populaires (TensorFlow, Keras, PyTorch, MXNet, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, GPy, etc.), tous les types de données (images, tableaux, audio, vidéo, etc.) et l'apprentissage automatique tâches (classification, détection d'objets, génération, certification, etc.). Logiciel libre sous licence MIT

Le troisième est AI Explainability 360 (AIX360) Toolkit. Celui-ci est une boîte à outils open source complète d'algorithmes différents, du code, des guides, des didacticiels et des démos qui prennent en charge l'interprétabilité et explainability des modèles d'apprentissage de la machine. Logiciel libre sous licence Apache 2.0

Ces 3 projets sont sur GitHub. Liens données ci-dessus dans le texte.