Résumé
Les logiciels sont au cœur de la plupart des domaines de notre vie : des soins de santé aux finances, en passant par les transports, les ressources humaines et la gestion des villes. Ils comprennent le code écrit par les développeurs et les modèles basés sur l’apprentissage automatique générés par l’analyse de grands volumes de données. Malheureusement, les défaillances liées aux logiciels, comme les comportements incorrects et inattendus, les violations de la sécurité et de la vie privée, sont courantes dans tous les domaines d’application et tous les types de logiciels.
Titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur les logiciels dignes de confiance, Julia Rubin élabore de nouvelles théories et approches pour rendre les logiciels et les systèmes d’apprentissage automatique plus fiables, c’est-à-dire plus sûrs, plus faciles à expliquer et plus justes. En s’appuyant sur les domaines de l’analyse automatisée des programmes, des méthodes formelles, de l’apprentissage machine fiable et du génie logiciel empirique et en y contribuant, Mme Rubin et son groupe élaborent des approches permettant de cerner et d’éliminer les défaillances logicielles, afin d’améliorer la qualité des logiciels que nous utilisons. Leurs approches visent également à réduire les coûts de développement des logiciels, en rendant les développeurs et les analystes d’apprentissage automatique plus efficaces et plus productifs.