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CATEGORIES:method___tools |
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DESCRIPTION:Le numérique fait-il partie du problème ou de la solution quand |
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on parle de réchauffement climatique ?\n\n5 milliards de smartphones en ci |
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rculation en 2020\, ça représente quoi en consommation énergétique\, en gaz |
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à effet de serre\, en pollution chimique ?\n\nLe streaming illimité à 10 e |
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uros par mois c'est le pied mais aujourd'hui Netflix a à peu près l'emprein |
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te carbone du plus gros cimentier mondial\, qui va payer la facture environ |
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nementale ?\n\nTous les mails de votre vie (que vous ne lirez plus jamais) |
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disponibles sur Gmail\, très utile\, mais après 2020 on ne saura peut-être |
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plus produire industriellement les équipements nécessaires à leur stockage. |
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\n\nOn arrive dans "l'âge des limites"\, pour le numérique comme pour le re |
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ste. Quels sont les leviers pour basculer vers un numérique durable ?\n\nEt |
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si malgré tout on décidait de s'en foutre ? 2 degrés en plus\, c'est juste |
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un pull en moins non ? Non. Par contre c'est 30% en moins sur les rendemen |
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ts agricoles pour ... 30 % de population en plus en 2050. En 1970\, Dennis |
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Meadows modélisait sur les ordinateurs du MIT un crash du système planétair |
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e pour les décennies 2020-2030. Pour l'instant\, c'est cette trajectoire qu |
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e notre monde suit. |
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DESCRIPTION:Un chatbot créé par Microsoft qui dérive avec des propos antisé |
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mites\, Amazon qui scanne des CVs et finit par ne recruter que des hommes b |
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lancs\, des algorithmes de reconnaissance faciale qui ont du mal avec les p |
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ersonnes de couleur noire\, ... Que d'exemples où l'IA a intégré nos propre |
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s biais sociétaux. Il est urgent que nous\, développeurs\, prenions nos res |
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ponsabilités et mesurons les enjeux éthiques de l'IA pour éviter que les st |
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éréotypes\, les inégalités et les préjugés se retrouvent au cœur de nos fut |
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urs systèmes.\n\nCette présentation propose des root cause analysis sur des |
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exemples concrets de ces biais et présente des alternatives qui auraient p |
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ermis d'éviter ces biais en "production" autant d'un point de vue humain qu |
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e technique.\n\nNous verrons notamment que l’éthique peut directement être |
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abordée au niveau des données et de leur préparation à l’apprentissage. Nou |
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s nous concentrerons principalement sur l’impact des statistiques des donné |
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es d’entraînement et les transformations à appliquer en pré-processing (mét |
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riques de fairness\, améliorer la fairness sur des données annotées)\, et n |
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ous montrerons comment des benchmarks permettent d'appréhender l’impact des |
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méthodes de fairness sur la précision des modèles entraînés.\n\nLa confian |
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ce et l’équité passe avant tout par une compréhension de la prise de décisi |
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on par l’utilisateur. Par conséquent\, nous présenterons diverses méthodes |
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pour expliquer la prise de décision d’un modèle boîte noire (principalement |
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des algorithmes de deep learning) et mettons en garde contre une mauvaise |
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interprétation de ces explications. |
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DTSTART:20191003T120000 |
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DURATION:PT40M |
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LOCATION:#2 |
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SUMMARY:"Numérique et environnement" ou "On aurait pu sauver les abeilles\, |
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on a préféré sortir un nouvel iPhone" |
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UID:zDbtrtvdLPG1okj07wyI |
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URL:https://devfesttoulouse.fr/sessions/_numerique_et_environnement__ou__on |
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_aurait_pu_sauver_les_abeilles__on_a_prefere_sortir_un_nouvel_iphone_ |
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SUMMARY:Quand les ratés des IAs nous renvoient à nos propres biais sociétau |
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x |
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UID:ZsAGxn6UZi1hfzz2bwR7 |
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URL:https://devfesttoulouse.fr/sessions/quand_les_rates_des_ias_nous_renvoi |
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ent_a_nos_propres_biais_societaux |
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CATEGORIES:wtf |
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CATEGORIES:big_data___ml___ai |
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DESCRIPTION:Dans ce talk je vous montrerai comment expliquer simplement le |
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DESCRIPTION:Un chatbot créé par Microsoft qui dérive avec des propos antisé |
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mites\, Amazon qui scanne des CVs et finit par ne recruter que des hommes b |
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lancs\, des algorithmes de reconnaissance faciale qui ont du mal avec les p |
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ersonnes de couleur noire\, ... Que d'exemples où l'IA a intégré nos propre |
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s biais sociétaux. Il est urgent que nous\, développeurs\, prenions nos res |
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ponsabilités et mesurons les enjeux éthiques de l'IA pour éviter que les st |
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éréotypes\, les inégalités et les préjugés se retrouvent au cœur de nos fut |
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urs systèmes.\n\nCette présentation propose des root cause analysis sur des |
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exemples concrets de ces biais et présente des alternatives qui auraient p |
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ermis d'éviter ces biais en "production" autant d'un point de vue humain qu |
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e technique.\n\nNous verrons notamment que l’éthique peut directement être |
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abordée au niveau des données et de leur préparation à l’apprentissage. Nou |
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s nous concentrerons principalement sur l’impact des statistiques des donné |
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es d’entraînement et les transformations à appliquer en pré-processing (mét |
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riques de fairness\, améliorer la fairness sur des données annotées)\, et n |
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ous montrerons comment des benchmarks permettent d'appréhender l’impact des |
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méthodes de fairness sur la précision des modèles entraînés.\n\nLa confian |
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ce et l’équité passe avant tout par une compréhension de la prise de décisi |
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on par l’utilisateur. Par conséquent\, nous présenterons diverses méthodes |
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pour expliquer la prise de décision d’un modèle boîte noire (principalement |
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des algorithmes de deep learning) et mettons en garde contre une mauvaise |
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interprétation de ces explications. |
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DESCRIPTION:Le numérique fait-il partie du problème ou de la solution quand |
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on parle de réchauffement climatique ?\n\n5 milliards de smartphones en ci |
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rculation en 2020\, ça représente quoi en consommation énergétique\, en gaz |
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à effet de serre\, en pollution chimique ?\n\nLe streaming illimité à 10 e |
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uros par mois c'est le pied mais aujourd'hui Netflix a à peu près l'emprein |
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te carbone du plus gros cimentier mondial\, qui va payer la facture environ |
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nementale ?\n\nTous les mails de votre vie (que vous ne lirez plus jamais) |
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disponibles sur Gmail\, très utile\, mais après 2020 on ne saura peut-être |
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plus produire industriellement les équipements nécessaires à leur stockage. |
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\n\nOn arrive dans "l'âge des limites"\, pour le numérique comme pour le re |
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ste. Quels sont les leviers pour basculer vers un numérique durable ?\n\nEt |
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si malgré tout on décidait de s'en foutre ? 2 degrés en plus\, c'est juste |
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un pull en moins non ? Non. Par contre c'est 30% en moins sur les rendemen |
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ts agricoles pour ... 30 % de population en plus en 2050. En 1970\, Dennis |
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Meadows modélisait sur les ordinateurs du MIT un crash du système planétair |
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e pour les décennies 2020-2030. Pour l'instant\, c'est cette trajectoire qu |
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SUMMARY:Quand les ratés des IAs nous renvoient à nos propres biais sociétau |
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SUMMARY:"Numérique et environnement" ou "On aurait pu sauver les abeilles\, |
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on a préféré sortir un nouvel iPhone" |
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_aurait_pu_sauver_les_abeilles__on_a_prefere_sortir_un_nouvel_iphone_ |
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CATEGORIES:wtf |
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DESCRIPTION:The singe most important feature of Rust is memory safety. Writ |
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Igor Laborie
5 years ago