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<h3>Cynthia Rudin</h3>

<h3>Cynthia Rudin</h3>

<p class="jobtitle">Professeur, Duke University</p>

<p class="jobtitle">Professeure d'informatique, de génie électrique et informatique, de sciences statistiques, de mathématiques, de biostatistique et de bioinformatique, Université de Duke</p>

<p>Bio</p>

<p>Cynthia Rudin est professeure d'informatique, de génie électrique et informatique, de sciences statistiques, de mathématiques, de biostatistique et de bioinformatique à l'université Duke. Elle dirige le Interpretable Machine Learning Lab, dont l'objectif est de concevoir des modèles prédictifs dont les processus de raisonnement sont compréhensibles pour les humains. Son laboratoire applique l'apprentissage automatique dans de nombreux domaines, tels que les soins de santé, la justice pénale et la fiabilité énergétique. Elle est titulaire d'un diplôme de premier cycle de l'université de Buffalo et d'un doctorat de l'université de Princeton. Elle a reçu le prix Squirrel AI Award for Artificial Intelligence for the Benefit of Humanity de l'Association for the Advancement of Artificial Intelligence (le "prix Nobel de l'IA") en 2022. Elle est membre de l'American Statistical Association, de l'Institute of Mathematical Statistics et de l'Association for the Advancement of Artificial Intelligence. Ses travaux ont été présentés dans de nombreux médias, notamment le NY Times, le Washington Post, le Wall Street Journal et le Boston Globe. </p>

<p>Elle participe à la séance : <strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Ordre_du_jour#Construire_l.E2.80.99avenir_gr.C3.A2ce_.C3.A0_une_utilisation_responsable_de_l.E2.80.99IA Construire l’avenir grâce à une utilisation responsable de l’IA]</strong></p>-->

<p>Elle participe à la séance : <strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Ordre_du_jour#Construire_l.E2.80.99avenir_gr.C3.A2ce_.C3.A0_une_utilisation_responsable_de_l.E2.80.99IA Construire l’avenir grâce à une utilisation responsable de l’IA]</strong></p>-->

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