Les assistants d'IA sont des moyens d'interaction de plus en plus importants dans le monde numérique. Parce que ces assistants d'IA sont basés sur des modèles fondamentaux formés à partir d'informations accessibles au public, ils capturent aussi, par inadvertance, les nombreux préjugés sociétaux qui existent encore dans notre monde. Ces préjugés sont souvent inconscients et peuvent devenir des microagressions (discrimination fondée sur le sexe, l'origine ethnique, l'orientation sexuelle, la neurodiversité ou la religion, entre autres) capables de causer des préjudices importants aux individus.

Chez Artefact, nous pensons qu'il est possible de construire une couche éthique en utilisant des LLM open-source qui empêcheraient les assistants d'IA de générer du contenu qui serait biaisé à l'encontre des individus. Une telle couche éthique vise également à sensibiliser et à stimuler les discussions sur les préjugés existants dans la société et, par conséquent, dans les modèles d'IA, et sur la manière dont nous pouvons les surmonter par le biais d'un dialogue et d'une conversation ouverts.

Au cours de cet événement emblématique avec Stockholm AI et Microsoft, nous avons pour objectif de montrer comment utiliser, entre autres, les LLM de Mistral AI pour construire et déployer des couches de sécurité éthiques.

Ordre du jour

Rejoignez-nous lors d'un atelier de deux heures, au cours duquel nous expliquerons comment utiliser les LLM de Mistral AI et présenterons une démo de notre dernier LLM : Fierté AI.

Orateur(s)

Arthur Lambert

Arthur Lambert, Le chercheur principal en Data et l'expert en GenAI

Artefact Benelux

Arthur a rejoint Artefact en mars 2022, après avoir obtenu deux masters dans les domaines des mathématiques et de l'économie. Au sein de Artefact, il a travaillé sur plusieurs projets impliquant la prévision, l'IA générative et la modélisation du marketing mix (MMM) pour plusieurs clients. Il a notamment participé au développement d'un cadre de modélisation causale du marketing mix, afin d'aller au-delà des méthodologies traditionnelles.

Sid Mohan

Sid Mohan, Directeur, Sr. Directeur Data Science US & Europe du Nord

Artefact