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Reporté : Stage LIESSE : Éthique et société à l’heure des intelligences artificielles

Reporté
  • Intervenants : Antonio Casilli + Jean-Louis Dessalles
  • Déroulé :
    • Matinée 9h-12h – Jean-Louis Dessalles
      • Limites des technologies intelligentes à base d’apprentissage
      • Biais dans les données, biais dans les techniques
      • Explicabilité
      • Calcul de responsabilité, créativité
      • Ces présentations seront entrecoupées de petites illustrations (en Python) avec lesquelles les participants pourront expérimenter.
    • Après-midi 13h30-16h30 – Antonio Casilli
      • Les enjeux éthiques et sociaux de l’IA
      • Par delà le déploiement des technologies intelligentes
      • Modalités de production de l’IA
      • Digital labor et micro-travail pour le Machine Learning
  • Plus de 80 chartes éthiques de l’intelligence artificielle ont été publiées depuis cinq ans. En dépit d’un accord de principe sur le fait que les processus automatiques devraient respecter certaines valeurs de base, une divergence se fait jour autour de ce qui constitue une « IA éthique ».  Dans la mesure où les dissensions sont dues principalement à la tendance à aborder l’IA comme une technologie déjà efficacement déployée, il est urgent de porter résolument notre attention sur les possibilités effectives et les modalités concrètes de conception et production des solutions technologiques que l’on qualifie habituellement d’« intelligentes ». L’objectif de cette journée est d’explorer certains aspects sociaux de l’intelligence artificielle : ses impacts sur la société sont-ils réels ou de l’ordre du fantasme ? peut-on mesurer les conséquences à moyen terme ? peut-on en corriger les retombées négatives ? Parmi les thèmes abordés : les limites technologiques des IA actuelles, la question des biais, de la responsabilité, les chaines de production des IA et le travail humain (souvent invisible) sur lequel repose la performance des systèmes d’apprentissage automatique [En savoir plus, programme détaillé]
  • 30 stagiaires maximum