IA générative, LLMs, recherche en machine learning et impacts sociétaux.
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La guerre de l'intelligence artificielle ne se joue plus uniquement dans les laboratoires de recherche ni dans les centres de données, mais désormais au
Les data lakehouses offrent déjà une base solide pour les IA. Reste que lorsque des agents accèdent aux données de manière autonome, les entreprises...
Ouvrir un nouveau site, déployer une franchise, entrer sur un marché : se développer demande du temps, de la méthode et de l'analyse. Des ressources que le chef d’entreprise d'une petite structure n'a presque jamais en abondance. L'IA peut changer l'équation.
Auditing involves verifying the proper implementation of a given policy. As such, auditing is essential for ensuring compliance with the principles of fairness, equity, and transparency mandated by the European Union's AI Act. Moreover, biases present during the training phase of a learning system can persist in the modeling process and result in discrimination against certain subgroups of individuals when the model is deployed in production. Assessing bias in image datasets is a particularly complex task, as it first requires a feature extraction step, then to consider the extraction's quality in the statistical tests. This paper proposes a robust methodology for auditing image datasets based on so-called "sensitive" features, such as gender, age, and ethnicity. The proposed methodology consists of both a feature extraction phase and a statistical analysis phase. The first phase introduces a novel convolutional neural network (CNN) architecture specifically designed for extracting sensitive features with a limited number of manual annotations. The second phase compares the distributions of sensitive features across subgroups using a novel statistical test that accounts for the imprecision of the feature extraction model. Our pipeline constitutes a comprehensive and fully automated methodology for dataset auditing. We illustrate our approach using two manually annotated datasets.
Le framework Agent Name Service (ANS) de la Linux Foundation est un projet de standard ouvert qui étend le DNS pour donner aux agents IA une identité...
- Bercy débranche le test d’un LLM Chinois. Selon l’AFP et le Monde, des agents de la direction générale du...
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Alexa+ gagne en conversation, en compréhension et en capacité à enchaîner plusieurs actions, mais sa latence et sa tendance à trop parler peuvent dégrader l’expérience. Nous constatons que l’assistant est plus humain, sans être encore aussi immédiat et discret que l’on attend d’un appareil domestique. À écouter sur Monde Numérique : Alexa+ arrive en France avec des fonctions boostées à l’IA générative.
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