Webinaire | Enjeux de discrimination, diversité et inclusion dans les modèles linguistiques fondés sur l'IA

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Évènement IID

Enjeux de discrimination, diversité et inclusion dans les modèles linguistiques fondés sur l'IA

Les enjeux de diversité, de discrimination et d’inclusion dans les modèles linguistiques basés sur l’IA sont importants. Pour atténuer ces risques, il est essentiel de diversifier les ensembles de données utilisés pour l’entraînement des modèles linguistiques. Le 15 septembre, profitez d’un tour d’horizon de ces défis avec la professeure Gaëlle Cachat-Rosset, de la Faculté des sciences de l’administration de l’Université Laval.

Apprentissage automatique Éthique et droit Traitement du langage naturel

Date

15 septembre 2023

Heure

12h00 à 13h00

Localisation

En mode hybride
Accès virtuel, sur Zoom
Accès présentiel, au local 2700 du pavillon Adrien-Pouliot de l'Université Laval

Coûts

Gratuit

S'inscrire

À propos de la conférence

Les enjeux de diversité, de discrimination et d’inclusion dans les modèles linguistiques basés sur l’IA sont importants et méritent une attention particulière.

Les biais discriminatoires dans les AI génératives de texte ou linguistiques proviennent de biais dans les données d’apprentissage insuffisamment diversifiées et issues de perspectives limitées en termes de genre, d’âge, de culture, de langue, etc., mais aussi des biais humains transmis par leurs concepteurs. Les modèles linguistiques peuvent ainsi reproduire des biais existants, mais aussi véhiculer et renforcer des stéréotypes, ou encore exclure ou sous-représenter certains groupes de population, en particulier ceux qui sont déjà marginalisés dans la société. Ils peuvent de plus avoir un impact sur l’équité et l’accessibilité de l’information, lorsque ces modèles sont uniquement disponibles dans certaines langues, limitant l’accès à l’information à des langues minoritaires.

Pour atténuer ces risques, il est essentiel de diversifier les ensembles de données utilisés pour l’entraînement des modèles linguistiques, de s’assurer qu’ils sont représentatifs de la société dans son ensemble et de mettre en place des mécanismes pour détecter et réduire les biais. La collaboration avec des groupes diversifiés de chercheurs et d’utilisateurs, ainsi que l’adoption de pratiques de transparence et de redevabilité, peuvent également contribuer à améliorer la diversité, à réduire la discrimination et à favoriser l’inclusion dans les modèles linguistiques basés sur une IA.

À propos de la conférencière

Gaëlle Cachat-Rosset, professeure adjointe, Faculté des sciences de l’administration de l’Université Laval

Gaëlle Cachat-Rosset s’intéresse principalement à la gestion de l’équité, de la diversité et de l’inclusion (ÉDI) et le développement des compétences individuelles et organisationnelles à l’ère de la transformation numérique et de l’intelligence artificielle.

Ses travaux portent en particulier sur le développement d’un climat et de pratiques organisationnelles en faveur de l’ÉDI d’une part, et sur les impacts du numérique et de l’intelligence artificielle sur l’ÉDI, son amélioration mais aussi ses angles morts discriminatoires d’autre part.

Dans le cadre de ses activités, elle est membre régulière du Centre de recherche en gestion, développement des personnes et des organisations (CerG-DPO), membre affiliée à la Chaire BMO Diversité et Gouvernance de l’Université de Montréal et membre chercheuse associée à l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique (OBVIA).

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