Algoritmen en IA hebben een grote invloed op verschillende aspecten van ons leven. En IA, le biais algorithmique survient lorsque le modèle de machine learning est exposé à des données d'apprentissage subjectives plutôt qu'à un ensemble représentatif, provoquant une déviation des résultats du modèle et remettant en question la fiabilité de la prise de décision.

In samenwerking met ons collectief Women@Artefact en vergezeld van deskundigen op dit gebied, stellen wij voor om deze biais te onderzoeken en concrete manieren te bespreken om ze te verbeteren, om een ethisch en rechtvaardig gebruik van IA te bevorderen.

Agenda

  • 9h | Ontvangst en netwerken

  • 9h30 | Inleiding en context door Emmanuel Malherbe en het collectief Women@Artefact

  • 9h40 | Presentatie van algoritmische benaderingen voor reductie van biais door Laurent Risser, Onderzoeker CNRS bij l'IMT et illustration dans le cas de la computer vision par Veronika Shilova, Doctor aan de universiteit van Toulouse III en Artefact.

  • 10u | Keynote de Camilo Rodriguez, Stichter van Laboratorium voor machinaal leren

  • 10u20 | Keynote de Jean-Marie John-Mathews, Mede-oprichter de Giskard AI

  • 10h40 | Conclusie par Artefact puis échanges & networking

Les Matinales de la Data par Artefact

  • Conférences tous les deux mois dans nos locaux - Des décideurs décrypteront lors de prises de paroles et tables rondes, les problématiques Data actuelles et celles demain.

  • Netwerken - Rencontre entre les décideurs et acteurs de l'univers de la data afin d'échanger entre pairs sur les enjeux et bonnes pratiques existantes.

  • Retours d'expériences - Des experts et partenaires revront sur des use cases inspirants et applicables à différents secteurs d'activité.

Spreker(s)

Jean-Marie John-Mathews

Jean-Marie John-Mathews, PhD, Mede-fondateur

GISKARD AI

Camilo Rodriguez

Camilo Rodriguez, Fondateur

Laboratorium voor machinaal leren

Veronika Shilova

Veronika Shilova, Onderzoekswetenschapper naar vooroordelen in computer vision

Universiteit van Toulouse III Paul Sabatier

Laurent Risser

Laurent Risser, PhD, CNRS Onderzoeksingenieur

Toulouse Wiskunde Instituut

Emmanuel Malherbe

Emmanuel Malherbe, directeur van de Artefact Research Center

Artefact