Bizarre et équité dans l'apprentissage automatique

Cette séance de cours se penche sur les aspects critiques du biais et de l'équité dans l'apprentissage automatique, explorant l'impact des données biaisées sur les prédictions des modèles et les conséquences des algorithmes injustes. Il examine les divers types de biais, de la production de données au déploiement de modèles, et met en évidence les implications éthiques des systèmes d'apprentissage automatique sur les individus et la société. Au moyen d'exemples concrets et d'études de cas, l'instructeur souligne l'importance des décisions de conception responsables et la nécessité d'examiner les dommages potentiels que les systèmes ML peuvent causer. La séance de cours porte également sur les critères d'équité en matière de classification, sur les questions de discrimination, les disparités et les défis liés à l'équité dans la prise de décisions algorithmiques.