Alors que l’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée, nombreux sont les incidents de l’IA relatant des biais dans le traitement des données ou des faits de discrimination. La Chaire Good In Tech organise un webinaire de recherche pour échanger sur les biais de l’intelligence artificielle. Quelles solutions face aux biais des données dans les algorithmes de machine learning ? Plusieurs sujets seront discutés dans la conférence autour des biais des algorithmes :

  • Quelles sont les sources de biais du Machine Learning ? Quelles en sont les conséquences ?
  • Comment mesurer les biais du Machine Learning ?
  • Comment corriger les biais du Machine Leaning ?

 

Intervenants :

  • ​Stephan Clemençon, Professeur en mathématiques appliquées et apprentissage statistique à Telecom Paris
  • Serge Abitboul, Directeur de recherche en informatique à l’Ecole Normale Supérieure de Paris et à Inria, Membre du collège de l’Arcep
  • Julia Stoyanovich, NYU, Assistant Professor in the Department of Computer Science and Engineering at the Tandon School of Engineering, and the Center for Data Science

Pour s’inscrire au séminaire, veuillez-vous rendre sur le lien suivant.

Organisateur

  • Chaire Good in Tech

Lieu

En ligne