Thread by @cedric_buron

En ce qui concerne le développement des compétences, il ne s'agit pas tellement de doctorat, mais de formations plus courtes pour des employés qu'il faut reformer.

Sur l'aspect éthique, @microsoftfrance a un comité d'éthique, qui vérifie la transparence et l'équité en ce qui concerne l'IA. D'où la création de @impactaiFrance qui fournit des outils sur ces aspects éthiques.

On passe maintenant aux challenges sur les la santé. #AI4GOOD

C'est une docteure qui parle. J'avoue que je suis un peu perdu.

L'objectif est de créer des équipes multidisciplinaires. Il y a eu plusieurs challenges, notamment en oncologie.

On continue sur la santé !

Les intervenants se présentent.

Il y a un chercheur du @CNRS une personne qui travaille sur les données pour les femmes enceintes, mais aussi sur la contraception, et enfin le fondateur de @saagie_io

J'ai pas tout compris ce qu'ils font. Du Big data mais pour quoi faire ? Il parle beaucoup mais sans être très précis. Dommage.

La personne de AVA explique leur job. Ils analysent les données de manière à prévoir le meilleur moment pour concevoir si des traitements sont nécessaires etc.

@ebacry parle des données auxquelles ils ont accès, basiquement celles des cartes vitales. Les données des cliniques et hôpitaux pourraient être ouvertes aussi. J'avoue que, malgré l'anonymisation, cela m'interpelle un peu…

Il faut être vigilant vous à vous de la sécurité des données disent-ils. Les données resteront dans le hub, avec la sécurité qui va bien. C'est le CNRS, mais même comme ça… cela m'inquiète tout de même.

AVA utilise de la sécurité "by design". Cela est à la limite plus simple, au sens où la base est construite avec ces problématiques en tête.

À noter que la santé est un domaine où la sécurité et la loi sont particulièrement présents. Cela pourrait servir de modèle pour les autres domaines.

@ebacry pense que nous pourrions être moins durs sur les législations sur les données car ne pas utiliser les données est aussi un risque selon lui. Je ne suis pas d'accord.

(je sais mon avis ne vous intéresse pas forcément mais je le dis quand même et de toute façon c'est mon compte donc je dis ce que je veux)

À noter que la VP data science de AVA est beaucoup plus mesurée j'ai l'impression. C'est drôle de voir une personne d'une entreprise être plus précautionneusement sur ces questions que quelqu'un du CNRS.

À noter : vos données de santé ne vous appartiennent pas. Elles n'appartiennent à personne. De l'avis de @ebacry les citoyens ne comprennent pas les données et ne peuvent donc les garder. L'éducation est nécessaire et en attendant, c'est au gouvernement de les garder.

On passe à AI & Ethics, notamment avec @lau_devil ! Ça va être cool.

Pleins de chercheurs 😊

Et là on parle de l'Estonie (remontez ma tl si vous voulez en savoir plus). @lau_devil se présente.

Elle explique que son domaine est l'éthique appliquée : comment appliquer l'IA à l'éducation au soin des personnes âgées, à l'écologie etc.

Le PDG de @RecitalAI parle du fait que l'IA parle anglais et français, ce qui peut exclure certaines personnes.

Il parle aussi d'OpenAI, qui avait retiré son IA qui générait des textes. Cela pourrait servir à générer des Fake news et influencer l'opinion publique.

Le fait d'utiliser des machines ne doit avant tout pas nous transformer, nous, en machines.

L'IA peut nous permettre d'en apprendre plus sur nos propres biais. Les machines pourraient être meilleures que nous sur ces points. Il y a des priorités : l'éducation, les aspects de genre: 80% des devis sont des hommes, 80% des chatbots ont des noms féminins

Cela dit quelque chose sur notre société. L'IA nous montre à quoi ressemble notre société (e.g. le fait que pendant longtemps doctor était traduit au masculin et nurse au féminin).

Les biais viennent des données. Ils peuvent être supprimés mais cela est très complexe car il y a beaucoup de données.

Du coup, que faire ?
Travailler les données
Détecter les biais après coup et les corriger
La loi doit aussi aider. On ne doit pas faire passer une voix de machine pour un humain aux US par exemple
Des projets avec ce genre de systèmes permet de travailler sur ces aspects

Développer une culture de ces biais et problématiques et primordial, malheureusement ça ne paie pas, ça ne permet pas de publier au moins aujourd'hui. Il faut changer cela, impliquer des anthropologues et des spécialistes des SHS et de philosophie.

C'est la fin de cette conférence.

On passe à l'assurance, avec @gcgarriga de @Allianz

Elle vient de @Inria

L'assurance est née avec les Médicis lorsque les bateaux partaient. Le but était d'être payé quand les bateaux coulaient. Tous types de données sont couverts.

L'assurance doit être repensée, notamment vous à vous des données. Elles appartiennent aux gens. l'Open Source est aussi primordial.

L'innovation est le troisième pilier. L'IA changera les affaires Ay travers la transparence d'abord. Aujourd'hui, la souscription demande de fixer un prix qui est fixé par un expert. L'IA permet de donner un score, qui servira à fixer le prix.

Le problème est que ce n'est pas très stable (par exemple vis à vis de l'adresse). Les données sont publiques et permettent d'éviter ces aspects et les fraudes.

Elle permettra aussi de créer des produits dont les prix évoluent dans le temps

Fin de la conférence et du live tweet pour le moment !