De puissants modèles d'apprentissage automatique sont utilisés pour aider les gens à résoudre des problèmes difficiles tels que l'identification de maladies dans des images médicales ou la détection d'obstacles routiers pour les véhicules autonomes. Mais les modèles d'apprentissage automatique peuvent faire des erreurs, donc dans les environnements à enjeux élevés, il est essentiel que les humains sachent quand faire confiance aux prédictions d'un modèle.


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