Intelligence artificielle

Déjà vus

L’intelligence artificielle du quotidien peut-elle être éthique ? Agrandir l'image

Exclusivité web !

L’intelligence artificielle du quotidien peut-elle être éthique ?

0600-090

Conférencier  : Philippe Besse - Laissant de côté les problèmes bien identifiés de confidentialité des données et ceux d’entrave à la concurrence, nous nous focalisons sur les risques de discrimination, les problèmes de transparence et ceux de qualité des décisions algorithmiques... [Plus de détail]

Plus de détails

5,00 € TTC

En savoir plus

  • Fichier vidéo MP4
  • Taille : 1,8 Go
  • Durée : 1h 24m

 

L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DU QUOTIDIEN PEUT-ELLE ÊTRE ÉTHIQUE ?

Conférence par Philippe Besse, professeur à l'INSA Toulouse et membre de l'équipe Statistique et Probabilités de l'Institut de Mathématiques de Toulouse (UMR CNRS 5219), donnée le 27/10/2022 à la salle San Subra à Toulouse.

Laissant de côté les problèmes bien identifiés de confidentialité des données et ceux d’entrave à la concurrence, nous nous focalisons sur les risques de discrimination, les problèmes de transparence et ceux de qualité des décisions algorithmiques. La mise en perspective détaillée des textes juridiques, face à la complexité et l’opacité des algorithmes d’apprentissage, révèle la nécessité de la mise en place d'outils d'audit performants que ce soit pour détecter ou réduire le risque de discrimination ou pour répondre au droit à l’explication. La confiance des développeurs et surtout des usagers (citoyens, justiciables, consommateurs, patients, contribuables) étant indispensable, les algorithmes exploitant des données personnelles se doivent d’être déployés dans un cadre éthique strict.

Avis

Aucun avis n'a été publié pour le moment.

Donnez votre avis

L’intelligence artificielle du quotidien peut-elle être éthique ?

L’intelligence artificielle du quotidien peut-elle être éthique ?

Conférencier  : Philippe Besse - Laissant de côté les problèmes bien identifiés de confidentialité des données et ceux d’entrave à la concurrence, nous nous focalisons sur les risques de discrimination, les problèmes de transparence et ceux de qualité des décisions algorithmiques... [Plus de détail]