Vers une approche au niveau des systèmes de Fair ML avec Sarah Brown

Aujourd’hui, nous sommes rejoints par Sarah Brown, professeur adjoint d’informatique à l’Université du Rhode Island. Dans notre conversation avec Sarah, dont la recherche se concentre sur l’équité dans l’IA, nous discutons de la raison pour laquelle une approche « au niveau des systèmes » est nécessaire lorsque l’on réfléchit aux problèmes éthiques et d’équité dans les modèles et les algorithmes. Nous explorons également Wiggum: un outil de criminalistique d’équité, qui explore les biais et permet une audit régulière des données, ainsi que sa collaboration continue avec un psychologue social pour explorer comment les gens perçoivent l’éthique et l’équité. Enfin, nous parlons du rôle des outils dans l’évaluation de l’équité et du biais, et l’importance de comprendre les décisions que les outils prennent.