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Guides pratiques
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AdvanThink (ISoft) est un éditeur français de solutions de Data Science innovantes au service des projets Métiers.
L’interprétabilité de l’IA est au cœur des débats sur la mise en œuvre massive d’applications et
d’outils basés sur l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning. Cependant, le concept
d’interprétabilité est souvent utilisé pour désigner des problématiques très diverses, parfois même
antinomiques
L’interprétabilité de l’IA est au cœur des débats sur la mise en œuvre massive d’applications et
d’outils basés sur l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning. Cependant, le concept
d’interprétabilité est souvent utilisé pour désigner des problématiques très diverses, parfois même
antinomiques.
« Combattre le blanchiment, c’est mettre fin aux préjudices causés par des délits graves. Combattre
le blanchiment ne consiste pas à cocher des cases ». Cette déclaration en décembre 2019 de David
Lewis, président du secrétariat du Groupe d’Action Financière (GAFI), illustre les nouvelles attentes
des régulateurs envers les établissements financiers en matière de lutte contre le blanchiment et le
financement du terrorisme.
Les apports du Machine Learning dans le domaine de la lutte contre le crime financier ne sont plus à
démontrer. Par sa capacité à explorer de très grands volumes de données et à modéliser finement
les comportements suspects, le Machine Learning permet de détecter des tentatives de fraude et
des réseaux de blanchiment très sophistiqués.
Les nouvelles offres bancaires 100% digitales ont rencontré un vif succès auprès des
consommateurs ces dernières années. Un succès qui s’explique notamment par la souplesse et la
simplicité de ces services en ligne. Plus besoin de se déplacer dans une agence physique pour créer
et gérer son compte : le client peut désormais effectuer toutes ses opérations bancaires de chez lui
AdvanThink (ISoft) est un éditeur français de solutions de Data Science innovantes au service des projets Métiers.
L’interprétabilité de l’IA est au cœur des débats sur la mise en œuvre massive d’applications et
d’outils basés sur l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning. Cependant, le concept
d’interprétabilité est souvent utilisé pour désigner des problématiques très diverses, parfois même
antinomiques
L’interprétabilité de l’IA est au cœur des débats sur la mise en œuvre massive d’applications et
d’outils basés sur l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning. Cependant, le concept
d’interprétabilité est souvent utilisé pour désigner des problématiques très diverses, parfois même
antinomiques.
« Combattre le blanchiment, c’est mettre fin aux préjudices causés par des délits graves. Combattre
le blanchiment ne consiste pas à cocher des cases ». Cette déclaration en décembre 2019 de David
Lewis, président du secrétariat du Groupe d’Action Financière (GAFI), illustre les nouvelles attentes
des régulateurs envers les établissements financiers en matière de lutte contre le blanchiment et le
financement du terrorisme.
Les apports du Machine Learning dans le domaine de la lutte contre le crime financier ne sont plus à
démontrer. Par sa capacité à explorer de très grands volumes de données et à modéliser finement
les comportements suspects, le Machine Learning permet de détecter des tentatives de fraude et
des réseaux de blanchiment très sophistiqués.
Les nouvelles offres bancaires 100% digitales ont rencontré un vif succès auprès des
consommateurs ces dernières années. Un succès qui s’explique notamment par la souplesse et la
simplicité de ces services en ligne. Plus besoin de se déplacer dans une agence physique pour créer
et gérer son compte : le client peut désormais effectuer toutes ses opérations bancaires de chez lui
