Nous prévoyons de consacrer la série de conférences 2023 à 2025 aux défis et aux sujets émergents dans le domaine des statistiques mathématiques motivés par les avancées récentes en intelligence artificielle. D’énormes progrès ont été réalisés dans la conception d’algorithmes d’apprentissage statistique puissants tels que les forêts aléatoires ou les réseaux de neurones. Ces modèles sont exceptionnellement complexes et difficiles à interpréter mais offrent d’énormes opportunités dans de nombreux domaines d’application allant de la science aux politiques publiques en passant par le business. Ces algorithmes sophistiqués sont souvent appelés « boîtes noires » car ils sont très difficiles à analyser. L’utilisation généralisée de tels algorithmes prédictifs soulève des questions extrêmement importantes de réplicabilité, de fiabilité, de robustesse ou de protection de la vie privée. La série de conférences proposée est dédiée aux nouvelles méthodes statistiques construites autour de ces algorithmes, dit boîte noire, qui exploitent leur puissance tout en garantissant leur réplicabilité ainsi que leur fiabilité.

Comme pour la première conférence du cycle, l’objectif de la dernière conférence est d’amener à Luminy les informaticiens théoriciens et les statisticiens mathématiciens à échanger autour des thèmes de la quantification minutieuse des algorithmes de prise de décision et de l’inférence causale. Ces sujets sont d’une extrême importance dans la science des données moderne et nous croyons fermement que la réunion des deux communautés fera progresser le domaine et nous rapprochera de la résolution de certains défis clés tels que l’inférence causale dans l’apprentissage automatique, l’inférence sélective, l’analyse post hoc et le rapprochement de la prise de décision et de l’estimation.