Date : Vendredi 20 Octobre 2023, 10h-11h30, via Zoom 

Titre : Equité et explicabilité des algorithmes:  définitions, paradoxes et biais

Conférencier: Gilbert Saporta  est professeur émérite du Conservatoire national des arts et métiers (CNAM) à Paris (chaire de statistique appliquée) depuis 2014 après y avoir exercé pendant 30 ans. Il a enseigné également dans différentes grandes écoles. Ses recherches portent sur la Science des Données. Il a dirigé 29 thèses de doctorat et conserve une activité de consultant. Il est également président d'honneur de la Société Française de Statistique. Il a dirigé l'International Association for Statistical Computing et a été vice-président de l'International Statistical Institute. 

Résumé : L'équité ou fairness des algorithmes suscite une abondante littérature. Sur un plan qualitatif, on examinera les liens entre équité, explicabilité et interprétabilité. On peut penser qu'il vaut mieux comprendre le fonctionnement d'un algorithme pour savoir s'il est équitable, mais en fait il n'en est rien car la transparence ou l'explicabilité sont relatives à l'algorithme alors que l'équité concerne son application différenciée à des groupes d'individus. Suivant Rudin (2019)  on distinguera l'interprétabilité, qui est liée à la simplicité, de l'explicabilité qui est en général post-hoc avec des approches globales ou locales, agnostiques ou spécifiques, utilisant souvent des modèles de substitution (Molnar, 2021). La diversité des mesures d'équité ne simplifie pas son appréhension : Verma et Rubin (2018) en ont dénombré plus de vingt qui conduisent d'ailleurs à des incompatibilités comme l'illustre la controverse concernant l'application « COMPAS » de prédiction de la récidive. Les « biais » des algorithmes ne sont souvent que la reproduction de ceux des décisions antérieures que l'on retrouve dans les données d'apprentissage. Mais ce ne sont pas les seuls. On tentera de dresser une typologie des principaux biais : statistiques, sociétaux, cognitifs, etc. 

Pour participer à la conférence ZOOM: 

https://uqtr.zoom.us/j/83762799743?pwd=ZFUwVTVwbitnZDZFNTlJVllHc3FZZz09

Attention: Cette activité peut être enregistrée. Merci de ne pas y accéder si vous ne voulez pas être enregistré.

ID de réunion : 837 6279 9743

Mot de passe : 302877

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Pour votre information, l’invitation aux séminaires en IA et ses applications est envoyée à toutes les personnes étudiantes graduées, au personnel enseignant du DMI, aux chercheur.se.s et aux collaborateurs et collaboratrices intéressé.e.s par les différents aspects de l’IA. Elle est également annoncée sur la page web de l’UQTR et sur FB UQTR-IA. Aussi, tous les séminaires sont enregistrés.

Les détails ainsi que les enregistrements sont sur le site web du LI2A à https://oraprdnt.uqtr.uquebec.ca/pls/public/gscw031?owa_no_site=6345&owa_no_fiche=5

Bienvenue à toutes et à tous!

Nadia Ghazzali & Ismaïl Biskri