Intelligence artificielle : les algorithmes sont-ils par nature biaisés ?
J’ai participé à un atelier au Maastricht European Centre on Privacy and Cybersecurity où j’ai rencontré le Professeur Alessandro Mantelero du Polytecnico di Torino. Le Prof. Mantelero est bien connu comme spécialiste de la protection des données à caractère personnel, un sujet devenu soudainement très important avec la nouvelle régulation sur les données personnelles (GDPR) qui entrera en application en Mai 2018. Dans sa présentation, il soulignait entre autres les biais des algorithmes et la nécessité de les éviter. À...
Le Big Data au service de la transparence et de l’égalité
Sur ce blog j’ai souvent défendu une attitude pessimiste à l’égard du Big Data, en demandant notamment un changement radical dans la conception des algorithmes par les entreprises. J’ai plaidé par exemple pour l’ouverture des modèles algorithmiques (notamment ceux qui se cachent derrière les systèmes de recommandation) et me suis interrogé sur les dangers que représentent les algorithmes pour notre liberté. L’article d’aujourd’hui sera certainement plus optimiste que les autres parce que j’ai rencontré la semaine...
Des scientifiques démontent le mythe des bulles de filtres
L’intérêt pour le phénomène des bulles de filtres a atteint un sommet historique après les élections présidentielles américaines de 2016 (voir notre article sur le sujet). L’existence des bulles de filtres a été mise en exergue par Eli Pariser en 2011, mais elle reste soumise à discussion. Selon Pariser, les algorithmes implémentés sur les sites web pour rendre plus facile notre vie numérique, sont en fait une prison invisible qui nous enferme dans nos choix passés...
Le rôle du Big Data sur la société : conférence UER
Avec des collègues de l’UER, j’ai organisé la semaine dernière une conférence intitulée «Big Data and Society» à la RTBF (Belgique). Comme je l’ai écrit sur le site Web de l’UER, cet événement visait à réunir des professionnels du secteur des médias de service public afin de réfléchir à l’impact de Big Data, des algorithmes de recommandation et des bulles de filtres sur la société en général et sur les comportements des utilisateurs en particulier. Nous...
Comment la nouveauté et la serendipité améliorent la satisfaction client
Les recommandations de produits ont permis aux sites de e-commerce de devenir un endroit où le marketing de masse converge avec le marketing de niche. Les recommandations sont essentielles pour permettre aux clients de découvrir les produits moins populaires: c’est une stratégie « long tail« . Il y a cependant un dilemme : quelle proportion de produits nouveaux, divergents de leurs attentes doivent être recommandés sans entamer la satisfaction des internautes ? C’est le but de l’article d’aujourd’hui...
Vivons-nous dans la matrice ? Quel futur à l’heure de l’intelligence artificielle ?
Vivons-nous déjà dans la matrice ? Cette question peut vous sembler étrange. Pourtant deux milliardaires de la Silicon Valley financent secrètement des scientifiques pour trouver un moyen de sortir de la matrice. Ces derniers mois j’ai beaucoup réfléchi à la notion de liberté à l’heure des algorithmes et j’aimerais aujourd’hui partager certaines de mes réflexions avec vous. La Matrice : c’est quoi au juste ? Faisons un petit retour en arrière et souvenons-nous de cet excellent...
Vitality offre une Apple Watch à ses assurés pour surveiller leur activité : Big (Data) Brother
Il ya quelques semaines nous avons abordé sur ce blog les problématiques liées à la tendance croissante sur le marché de l’assurance de recueillir des données très intrusives sur les assurés. J’ai eu l’occasion de faire part de mes préoccupations lors de plusieurs conférences et à chaque fois j’ai eu l’impression que l’auditoire tombait des nues ou sous-estimait l’importance de ce qui est en train de se passer (surtout en ce qui concerne les assurances automobiles)....
Big Data : proposition d’une classification des bulles de filtres
La question de l’existence des bulles de filtres (ou bulles cognitives) est centrale dans le domaine du Big Data et de la conception d’algorithmes. Parmi mes lectures multiples sur le sujet du Big Data, j’ai été notamment très influencé par la lecture sociologique que fait Dominique Cardon de la société dans laquelle nous vivons. Dans son livre « A quoi rêvent les algorithmes ? » il propose une grille de lecture basée sur 4 types de mesures du...
Big Data et éthique : comment Meetup.com conçoit ses algorithmes
S’il y a eu beaucoup de présentations intéressantes lors de la conférence RecSys 2016 à Boston, celle d’Evan Estola (Meetup, New York) m’aura particulièrement marquée. La présentation n’était certes pas aussi technique que celles auxquelles ce genre de conférence nous habitue (même si Evan a lui-même un profil plutôt technique); elle a plutôt donné au public présent une perspective inhabituelle sur les problèmes d’éthique liés au Big Data. Evan a commencé par donner des exemples de...
Big Data : pourquoi la question de l’éthique est centrale ?
L’intelligence artificielle est de plus en plus présente dans notre vie quotidienne: reconnaissance de la parole et son cortège d’assistants vocaux, traduction automatique, chatbots, algorithmes de recommandation. Ces avancées technologiques font l’objet de critiques et de questionnements éthiques importants. Comment nos données sont-elles traitées, les algorithmes nous gouvernent-ils, qu’est-ce que le concept de liberté ? S’il y a encore beaucoup à faire pour enseigner aux utilisateurs les côtés positifs et négatifs de l’intelligence artificielle, il y...
Prédiction des comportements : l’importance des variables explicites
Dans l’article d’aujourd’hui, je voudrais présenter une nouvelle perspective sur l’évolution de la modélisation des comportements de consommation au cours des 30-40 dernières années. En particulier je traiterai des algorithmes de prédiction qui sont légion dans notre société tournée vers le Big Data. Introduction Comprendre le comportement des consommateurs n’est pas une préoccupation récente. La modélisation des comportements a longtemps été une priorité pour ceux qui étudiaient les marchés, aussi bien du côté des universitaires que...
Conférence RecSys 2016 : les tendances de la recommandation en télévision
La conférence ACM sur les systèmes de recommandation (RecSys 2016) a commencé le 15 Septembre 2016 à Boston (MA) par les ateliers thématiques. L’atelier RecSys TV, dédié aux applications dans le domaine de la télévision, était particulièrement intéressant. Les présentations de Verizon, Comcast, Netflix, et de l’Université de Lisbonne sont celles dont le contenu m’a le plus marqué. Diana Hu (Verizon) a montré comment une analyse sous forme de time-series peut être utilisée pour prédire les...
![Détecteurs d’IA générative : sont-ils fiables ? [Test complet 2024]](https://www.intotheminds.com/blog/app/uploads/sherlock-holmes-60x60.webp)
![Recrutement par cooptation : état du marché français [sondage]](https://www.intotheminds.com/blog/app/uploads/shutterstock_2070689711-scaled-e1688048891453-60x60.webp)
