Caractériser des propriétés de confiance d'IA avec Why3 - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2023

Caractériser des propriétés de confiance d'IA avec Why3

Abstract

logiciel libre en développement au sein du laboratoire de sûreté et sécurité des logiciels du CEA LIST. CAISAR est une plateforme permettant de caractériser la sûreté des logiciels résultant d'un protocole d'apprentissage (réseaux de neurones, machines à vecteur de support, forêts aléatoires). CAISAR se base sur la plateforme de vérification Why3 pour fournir un langage typé de modélisation de problèmes, ainsi qu'un moteur de raisonnement logique éprouvé. Cette approche autorise par exemple la vérification de systèmes composés de plusieurs blocs d'IA, ainsi qu'une meilleure expressivité des propriétés à vérifier. CAI-SAR est disponible à https://git.frama-c.com/pub/caisar.
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Dates and versions

hal-03936881 , version 1 (12-01-2023)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03936881 , version 1

Cite

Julien Girard-Satabin, Michele Alberti, François Bobot, Zakaria Chihani. Caractériser des propriétés de confiance d'IA avec Why3. JFLA 2023 - 34èmes Journées Francophones des Langages Applicatifs, Jan 2023, Praz-sur-Arly, France. pp.291--295. ⟨hal-03936881⟩
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