Chaire Good in Tech : quelles solutions face aux biais des données dans les algorithmes de machine learning ?

Partager sur facebook
Partager sur twitter
Partager sur linkedin

A l’heure où l’Intelligence Artificielle est toujours plus utilisée, quelles sont les sources de biais du Machine Learning ? Quelles sont les solutions face aux biais des données dans les algorithmes de Machine Learning ? La Chaire Good in Tech organise un webinaire pour apporter des réponses à ces questions le 10 mars 2021 de 17h à 18h30 avec l’intervention de trois experts :

  • Stephan Clemençon, Professeur à Télécom Paris ;
  • Serge Abitboul, chercheur en informatique et membre du conseil d’administration de l’ARCEP ;
  • Julia Stoyanovich, professeure adjointe au département d’informatique et d’ingénierie de l’école d’ingénieurs de Tandon et au Centre de science des données.