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"
Entre innovations transformatrices et dérives dangereuses, l’IA doit impérativement perdre son côté boîte noire et s’appuyer sur des certifications voire des labels pour établir la confiance sans laquelle elle ne pourra s’imposer à long terme.
Read MoreL’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 !
Read MoreÇa bouillonne pas mal autour de cette association de termes, "IA et éthique", et il y a déjà des articles comme The global landscape of AI ethics guidelines ou des repos comme Awesome AI guidelines qui comparent ou recensent plusieurs dizaines de "cadres éthiques" !
Read MoreAujourd'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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