Responsabilité des algos : à qui la faute ? Responsables, transparents, explicables … autant de qualités que l’on attend des algorithmes pour pouvoir les mettre en œuvre en toute confiance, y compris dans des applications critiques. Le premier article de ce dossier fait le point sur la responsabilité des algorithmes, notion qui soulève encore de nombreuses questions éthiques et juridiques[...] Partager
L’explicabilité des algos : une affaire de compromis L’explicabilité des algorithmes est un nouveau challenge pour les data scientists. Un pan de recherche à part entière. Pourquoi maintenant ? A cause de l’opacité de certaines méthodes de machine learning et de l’utilisation croissante d’algos pour des décisions personnalisées ou pour des applications critiques. Comment gagner en[...] Partager
Les algorithmes peuvent-ils être objectifs et loyaux ? Tout algorithme est, par définition, biaisé… par ses critères d’optimisation mais surtout par ses données. Il ne peut qu’être à l’image des valeurs et des choix de ses concepteurs. Biais mathématiques, biais commerciaux ou même sociétaux… comment les détecter et les limiter ? Autant de sujets de recherche, fondamentaux pour garantir la[...] Partager
