Sur une idée originale de Quantmetry, Labelia Labs a initié ce groupe de travail début 2022. Il s'intéresse aux librairies open source pour l'IA responsable et de confiance développées par ses membres. L'objectif est de créer une émulation fructueuse en rapprochant développeurs et utilisateurs de ces librairies.
Les premières librairies incluses dans le groupe de travail sont :
- MAPIE - lead : Quantmetry - repo : GitHub - scikit-learn-contrib/MAPIE: A scikit-learn-compatible module for estimating prediction intervals
- Shapash - lead : MAIF - repo : GitHub - MAIF/shapash: 🔅 Shapash makes Machine Learning models transparent and understandable by everyone
- Code Carbon : Github - Code Carbon: Estimate and track carbon emissions from your compute, quantify and analyze their impact.
Au-delà de l'interaction sur les repos directement, le groupe de travail se réunit une fois par mois pour évoquer notamment :
- Les releases en cours ou à venir de ces librairies
- Des retours d'expérience sur leur utilisation
- Des questions et suggestions techniques
Réunions passées :
Le groupe de travail est ouvert à tous. Vous pouvez nous contacter à l'adresse [email protected] ou sur l'espace Slack de Labelia Labs, canal #workgroup-dsrc, pour en savoir plus.
À noter : il est demandé aux nouveaux arrivants d'avoir pris connaissance et pris en main MAPIE et Shapash, via les documentations en ligne proposées sur leurs repos respectifs, avant de participer à leur 1ère réunion du groupe de travail.