[{"command":"insert","method":null,"selector":".course-modal-ajax-placeholder-951481","data":"\u003Cdiv class=\u0022container content-rte\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022row\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6 bg-primary text-white\u0022\u003E\n \u003Ch2 class=\u0022h1 text-left\u0022\u003E Fairness en IA\n\u003C\/h2\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EECTS :\n 5\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ESemestre calendaire :\n Semestre 2\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ED\u00e9tail du volume horaire\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan class=\u0022field__label h4 mt-5 \u0022\u003ECours magistraux :\u003C\/span\u003E\n \u003Cspan\u003E14\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan class=\u0022field__label h4 mt-5 \u0022\u003ETravaux pratiques :\u003C\/span\u003E\n \u003Cspan\u003E28\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ELangue d\u0026#039;enseignement\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003EFran\u00e7ais\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EEnseignement \u00e0 distance\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003Enon\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EPr\u00e9requis\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003EAvoir d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9 Python (si possible la librairie pandas)\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EProgramme \/ plan \/ contenus\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003E\u2014 S\u00e9ance 1 : Introduction \u00e0 la fairness, pr\u00e9sentation de quelques \u00e9l\u00e9ments l\u00e9gaux, sensibilisation avec des exemples tels que les travaux de l\u2019\u00e9quipe FairSpeech de Stanford (https:\/\/fairspeech.stanford.edu) et enfin d\u00e9finition des principales m\u00e9triques.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003ETD : calculer et manipuler ces m\u00e9triques sur un cas jouet.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2014 S\u00e9ance 2 : Etude des donn\u00e9es, lecture et prise en main d\u2019un \u2019vrai\u2019 jeu de donn\u00e9es qui servira d\u2019exemple tout le long du cours (\u003Ca rel=\u0022nofollow noopener noreferrer\u0022 target=\u0022_blank\u0022 href=\u0022https:\/\/meps.ahrq.gov\/mepsweb\/\u0022\u003Ehttps:\/\/meps.ahrq.gov\/mepsweb\/\u003C\/a\u003E). Nous verrons comment trouver des corr\u00e9lations entre les attributs des instances et \u00e9tudierons la recherche de biais par rapport aux attributs sensibles choisis (le genre ou l\u2019origine).\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003ELa partie pratique consistera \u00e0 s\u2019approprier les outils et refaire la recherche de biais avec un autre attribut que celui vu dans la partie \u2019cours\u2019. Il en sera de m\u00eame pour les s\u00e9ances suivantes.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2014 S\u00e9ance 3 : Audit de mod\u00e8le, comment examiner un mod\u00e8le, comprendre ces pr\u00e9dictions, l\u2019interpr\u00e9ter.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2014 S\u00e9ance 4 : Nous verrons les m\u00e9thodes de pre-processing qui permettent de r\u00e9duire les biais observ\u00e9s tel que le reweighing, ainsi que les m\u00e9thodes de post-processing. Les avantages et inconv\u00e9nients seront discut\u00e9s.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2014 S\u00e9ance 5 : Nous verrons les m\u00e9thodes in-processing. La partie pratique consistera \u00e0 impl\u00e9menter une m\u00e9thode in-processing.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2014 S\u00e9ance 6 : Introduction \u00e0 la notion de privacy, et d\u2019exposition de la donn\u00e9e par les mod\u00e8les appris dessus.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u2014 S\u00e9ance 7 : Perspectives et ouverture avec le d\u00e9sapprentissage et les recherches en cours sur la possibilit\u00e9 de retirer l\u2019influence d\u2019une donn\u00e9e sur le mod\u00e8le appris.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003ELe projet sera divis\u00e9 en deux parties.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003ESur la 1\u00e8re partie les \u00e9tudiants devront de fa\u00e7on individuelle analyser un dataset et appliquer les m\u00e9thode de pr\u00e9-processing vues en cours.\u003C\/p\u003E\n\u003Cp\u003ESur la 2nde partie, les \u00e9tudiants devront par bin\u00f4me appliquer les m\u00e9thodes vues en cours sur un cas d\u2019usage concret (un mod\u00e8le appris sur les donn\u00e9es de la 1\u00e8re partie du projet).\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EObjectifs d\u0026#039;apprentissage\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ELa notion de fairness est int\u00e9ressante et importante car elle permet de sensibiliser aux d\u00e9fauts et inconv\u00e9nients de l\u2019intelligence artificielle. Celle-ci a tendance \u00e0 reproduire et amplifier les biais d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9sents dans les ensembles d\u2019apprentissage. Cela est particuli\u00e8rement vrai pour les donn\u00e9es m\u00e9dicales o\u00f9 le biais de s\u00e9lection des donn\u00e9es est fort et l\u2019impartialit\u00e9 indispensable.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EOrganisation g\u00e9n\u00e9rale et modalit\u00e9s p\u00e9dagogiques\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ELe module comporte 12 s\u00e9ances de 4h, 7 seront d\u00e9coup\u00e9e en 2h de th\u00e9orie et 2h de pratique, 4 autres \u00e9tant principalement consacr\u00e9es \u00e0 l\u2019encadrement de projet avec si besoin des rappels, pr\u00e9cisions ou compl\u00e9ments th\u00e9oriques, et la derni\u00e8re s\u00e9ance sera consacr\u00e9e aux soutenances finales.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ENature de l\u0026#039;\u00e9valuation\u003C\/div\u003E\n \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n \u003Cspan\u003EEvaluation Continue non Int\u00e9grale\u003C\/span\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n \u003C\/div\u003E\n\u003C\/div\u003E\n","settings":null}]