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Industrie 4.0 / Low-code No Code - automatisation - Agents IA
Valérie Quinioujuil.. 03
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Industrie 4.0 / Cybersécurité
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APS & IA : optimiser la planification industrielle par l’intelligence combinatoire
Michael Saint-Guillainjuil.. 03
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Industrie 4.0 / Cobotique - Robotique
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RadioFrequence - RFID
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Luc GrosjeanFait
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Industrie 4.0 / Cybersécurité Industrielle
Gabin NivertFait
Élodie Escriva est docteure en intelligence artificielle, spécialisée dans l’explicabilité des modèles prédictifs appliqués au secteur médical. Sa thèse, soutenue à l’Université Toulouse Capitole en 2024, porte sur l’amélioration des explications locales pour appuyer l’analyse de données patients. Elle a publié plusieurs travaux scientifiques sur le sujet, notamment lors de la conférence ADBIS 2023. Elle exerce aujourd’hui comme consultante Data & IA chez JustAI, où elle met en œuvre des solutions explicables notamment au service de la santé.
🎤 Intervention : « IA explicable au service de l’industrie »
🧭 Présentation :
L’intelligence artificielle s’invite dans les ateliers : maintenance prédictive, contrôle qualité, optimisation des flux… Encore faut-il qu’elle soit compréhensible et acceptée. Élodie Escriva, docteure en IA et consultante chez JustAI, partage son expérience du terrain et montre comment rendre l’IA utile, concrète et explicable pour les acteurs industriels.
🧠 Objectifs de la session (45 min) :
Situer l’IA dans l’industrie 4.0 et les enjeux de la donnée
Vulgariser les principaux modèles (régression, arbres, réseaux…)
Comprendre l’intérêt de l’explicabilité (XAI) et les outils associés (SHAP, LIME)
Explorer des cas concrets (qualité visuelle, maintenance, détection d’anomalies)
Échanger sur les bonnes pratiques et pièges à éviter
