Posts in Data science de confiance
Replay Meetup Data Science Responsable et de confiance - S05E01

Au programme de ce premier opus de la saison 5 :

  • Avec Jean-Pierre Lorre de Linagora : d'openLLM-France, des modèles Claire-7B et Lucie-7B, et des travaux de l'Open Source Initiative autour de la définition de ce qu'est une IA générative open source.

  • Avec Rémy Ibarcq, Caroline Jean-Pierre et Samuel Rincé de Dataforgood : du livre blanc sur les défis de la genAI, du projet "Gen AI impact" de calcul de l’empreinte environnementale des modèles appelés en API, et du serious game "La Bataille de l'IA"

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Replay Meetup Data Science Responsable et de confiance - S04E03

Au programme de ce troisième opus de la saison 4 :

  • "L'Union Européenne va-t-elle interdire ChatGPT ? Enjeux et sur les méthodologies d’audit des LLMs qui se dégagent dans le paysage réglementaire et scientifique."
    Grégoire Martinon, Hao Li, Aymen Mejro, Hadrien Strichard (Quantmetry)

  • Synthèse du livre blanc "Generative AI Survey - The Technology, the Rewards & the Risks" pour l'élaboration duquel Artefact a interviewé plus de 50 entreprises
    Hanan Ouazan (Artefact)

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Replay Meetup Data Science Responsable et de confiance - S03E05

Au programme de ce meetup :

  • Giada Pistilli, Principal Ethicist d'Hugging Face présente ses travaux sur l'éthique ainsi que sur OpenRail, nouveau cadre de licence open source des modèles d'IA

  • Xavier Lioneton de datacraft et Gwendal Bihan d'Axionable et Impact AI présentent l'­AI Act Day, événement le 15 décembre 2022 à la Sorbonne pour comprendre, mettre en pratique et anticiper le futur règlement européen de l'IA

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Comment résoudre la tension entre potentiel de l’IA et craintes associées ?

L’objectif de cet article est de présenter la démarche participative sur le thème « data science responsable et de confiance » que nous avons initiée à l’été 2019 et que nous animons depuis. Je vais suivre pour cela le fil de la présentation que j’en ai faite au meetup “Big data & ML” le 29 septembre 2020. J’espère que ce format blog permettra à un maximum de monde de découvrir cette initiative, peut-être d’y réagir, voire de venir y contribuer. Tous les retours sont les bienvenus, ils viennent alimenter la réflexion et les travaux et nous en avons besoin !

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IA et données sensibles : une problématique de confiance

Aujourd'hui, partout dans le monde, quand un chercheur ou un data scientist veut utiliser un algorithme d'apprentissage machine pour créer un modèle de prédiction, il commence généralement par regrouper des données ou obtenir l'accès à un ensemble déjà constitué. Ensuite il observe ces données, consulte quelques statistiques descriptives, les manipule, etc. Un problème de confiance se pose alors : à partir du moment où on accède à des données, les seules protections qui subsistent contre une utilisation illégitime de ces données sont l'éthique et le droit - éthique du data scientist, droit des contrats ou accords qui encadrent l’utilisation des données. L’éthique et le droit, c’est-à-dire la confiance, qui est au coeur des travaux collaboratifs. Mais la confiance est-elle toujours suffisante ?

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