AI FAIRNESS ET BIAIS DES ALGORITHMES

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datacraft, Sorbonne Center for Artificial Intelligence

4 Place Jussieu

75005 Paris

France

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Elaborer ensemble des outils et méthodologies open source pour apporter des réponses concrètes sur les questions d’IA éthique.

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Atelier datacraft animé par Antoine Isnardy, Senior Data Scientist chez Danone et Théo Alves Da Costa, Manager Data Science chez Ekimetrics.

En collaboration entre les différents membres de la communauté datacraft, nous avons lancé le cercle de réflexion sur la data science responsable avec de nombreuses questions autour des biais, de la transparence, et de l’empreinte environnementale des algorithmes. Nous souhaitons notamment travailler ensemble à l’élaboration d’outils et méthodologies open source pour transformer nos outils du quotidien et apporter des réponses concrètes sur les questions d’IA éthique.

Un moment d’échange et de collaboration pour tester d’autres outils et construire ensemble cette boite à outil de la Data Science responsable.

Exemple d'outils testés :

- Aequitas (http://aequitas.dssg.io)

- AI Fairness 360 (https://aif360.mybluemix.net)

- Fairlean (https://fairlearn.org)

Retrouver les travaux passés sur notre Github : https://github.com/datacraft-paris/Fairness-Benchathon

Prérequis :

- Bonne maîtrise de Python

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