Métriques d'équité en Apprentissage Automatique et droit de l'Union Europénne en matière de non-discrimination - CNIA 2023 : Conférence Nationale en Intelligence Artificielle Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Métriques d'équité en Apprentissage Automatique et droit de l'Union Europénne en matière de non-discrimination

Lisa Koutsoviti
  • Fonction : Auteur
Axel Legay
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1043825
Christopher Schommer
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1068703
Koen Vanhoof
  • Fonction : Auteur

Résumé

Les modèles d'apprentissage automatique (AA) peuvent présenter des biais discriminatoires envers certains groupes sociaux. Nous étudions à quel point les techniques et définitions d'équité utilisées en AA peuvent garantir le respect du droit de l'UE en matière de non discrimination. À travers des modèles de classification entraînés avec différentes contraintes d'équité, nous évaluons l'efficacité des méthodes de correction de biais et discutons les résultats sous l'angle de l'AA et de l'informatique juridique.
Fichier principal
Vignette du fichier
Legast(1).pdf (114.5 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04164322 , version 1 (18-07-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04164322 , version 1

Citer

Magali Legast, Yasaman Yousefi, Lisa Koutsoviti, Axel Legay, Christopher Schommer, et al.. Métriques d'équité en Apprentissage Automatique et droit de l'Union Europénne en matière de non-discrimination. CNIA 2023 - Conférence Nationale en Intelligence Artificielle, PFIA, Jul 2023, Strasbourg (67), France. ⟨hal-04164322⟩
7 Consultations
12 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More