Intelligence artificielle : besoin d’une nouvelle régulation ?

Panel à Tech In France avec Dominique Gillot, Nathanaël Ackerman,
Thomas Sabatier, Thomas Daudieu, Julien Hobeika

Serge Abiteboul par-delà les données

http://www.lanouvellerepublique.fr/Loir-et-Cher/Actualite/24-Heures/n/Contenus/Articles/2017/05/20/Serge-Abiteboul-par-dela-les-donnees-3106043

La Nouvelle République

Loir-et-Cher - Romorantin-Lanthenay - Rencontre

Data scientist

« Data scientist est un métier qui demande énormément de neurones » Le Monde Campus 17/5/2017 Interview de Marie Miller

Pour une intelligence artificielle maîtrisée, utile et démystifiée

Rapport d'information de M. Claude DE GANAY, député et Mme Dominique GILLOT, sénatrice, fait au nom de l'Office parlementaire d'évaluation des choix scientifiques et technologiques n° 464 tome II (2016-2017) - 15 mars 2017

Ma participation

Terra Data sur RFI avec Valérie Peugeot

Autour de la question, Simon Rozé, RFI, 2/5/2017

Les transformations du travail et de l'économie

Les transformations du travail et de l'économie, avec Gilles Dowek, Séminaire "Histoire économique : État, entreprises et marchés", à l'EHESS, CRH-GrHEco, 28/4/2017

And also 26/4/2017, The European Joint Conferences on Theory and Practice of Software (ETAPS)


Unifying Public Lecture : Issues in Ethical Data Management

Data science holds incredible promise of improving people's lives, accelerating scientific discovery and innovation, and bringing about positive societal change. Yet, if not used responsibly, this technology can propel economic inequality, destabilize global markets and affirm systemic bias. In this talk, we consider issues such as violation of data privacy, or biases in data analysis. We discuss desirable properties in data analysis such as fairness, transparency, or diversity. A goal of the talk is to draw the attention of the computer science community to the important emerging subject of responsible data management and analysis. We will present our perspective on the issue, and motivate research directions.

Les algorithmes : un outil neutre

Académie des sciences et techniques comptables et financières, avec Gilles Dowek : la video

Il a assisté à la première démo de Google par Brin et Page

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Frédérique Lemonnier, FABERNOVEL

English version 

Nous sommes allés à la rencontre de Serge Abiteboul, chercheur et informaticien français à Inria et à l'ENS, ancien titulaire de la Chaire d’informatique et Sciences Numériques du Collège de France, récemment co-auteur avec Gilles Dowek du livre « Le temps des algorithmes », et avec Valérie Peugeot de « Terra data ». Son parcours et son histoire atypiques nous ont bluffés. Serge Abiteboul a vécu le Stanford de Larry Page et Sergey Brin à la fin des années 90. Dans cette interview il nous raconte cette époque et la “révolution de pensée” qu’a permis l’arrivée des algorithmes. Une révolution que nous craignons et aimons à la fois et qui n’a pas fini de se développer et de nous étonner.

Retrouvez l'entretien  - merci Frédérique

 

Photo Frédérique Lemonnier - les équations ne sont pas de moi :)

Les enjeux scientifiques de l'éthique du numérique

Conférence-débat à l'académie des sciences

• Mardi 23 mai 2017 de 14h30 à 16h30
• Grande salle des séances de l’Institut de France
• 23, quai de Conti, 75006 Paris 

Éthique numérique ? Entre programme et apprentissage, Milad Douehi
Éthique et algorithmes, Gilles Dowek
Éthique et données, Serge Abiteboul
Éthique en apprentissage machine, Laurence Devillers

 Consulter le programme

Big Data et recommandations : menace ou opportunité ?

Projection suivie d’une intervention du réalisateur Thibaut Sève, puis d’un débat. Avec Serge Abiteboul, Milad Doueihi, Édouard Geffray, et Emmanuelle Jardat.

EDBT, Headwork...

Panel at the Extending Database Conference, in Venice, Italy. Participation to the panel : Database Technology and Behavior, Security, Ethics, Rights and Duties of Citizens

Participation to the ANR project Headwork; http://headwork.gforge.inria.fr

 Crowdsourcing relies on potentially huge numbers of on-line partic- ipants to resolve data acquisition or analysis tasks. It is an exploding area that impacts various domains, ranging from scientific knowledge enrichment to market analysis support. But currently, existing crowd platforms rely mostly on low level programming paradigms, rigid data models and poor participant profiles, which yields severe limitations. The low- level nature of existing solutions prevents the design of complex data acquisition workflows, that could be executed, composed, searched and even be proposed by participants them- selves. Taking into account the quality, uncertainty, inconsistency and representativeness of participant contributions is still an open problem. Methods for assigning a task to the correct participant according to his trust, motivation and expertise, automatically improving crowd execution time, computing optimal participant rewards, are missing. Similarly, usual crowd campaigns produce isolated and rigid data sets: A flexible and common data model for the produced knowledge about data and participants could allow participative knowledge acquisition. To overcome these challenges, Headwork will define:

• Rich workflow, participant, data and knowledge models to capture various kind of crowd applications with complex data acquisition tasks and human specificities
• Methods for deploying, verifying, optimizing, but also monitoring and adapting crowd- based workflow executions at run time.

Partners

To reach its goals, Headwork will rely on two experts of large participative knowledge acquisition platforms

• Cesco (Musée National d'Histoire Naturelle)
• FouleFactory
• Valda (INRIA Paris)
• Druid (Rennes 1)
• Links (Inria-Lille)
• Sumo (Inria-Bretagne)

 

Big data and Law

Presentation at the conference on "Law and Big Data: How Information Analytics Will Change the Law"
March 17th, 2017, Palais du Luxembourg, Paris

  Vidéo : https://www.youtube.com/watch?v=xJkA3ZdTxaw&t=62s

Fondation Sopra-Steria, Prix étudiant

Participation au jury du prix. Des projets super sympas.

Participation au comité éditorial de "Les Big Data à découvert", CNRS édition, sous la direction de Mokrane Bouzeghoub et Rémy Mosseri

• le livre est plus intéressant que son titre 
• avec "L'analyse de données, dérives et bonnes pratiques : écrit avec Julia Stoyanovich de Drexel U.

Algorithmes, données numériques et gouvernement

Présentations dans le cadre d'un séminaire à France stratégie avec Dominique Cardon sur : Diffusion de l’information : quels enjeux démocratiques ?

Soirée Gamma à Boston Consulting Group

Mardi 21 février 2017 : Les données hier et demain

Aussi des présentations de Francis Bach, Fabien Gandon (Inria) et Thomas Lewiner (BCG)

Avec tout le respect dû à la Cnil...

La Cnil lance un vaste débat public sur les algorithmes.  On s'en réjouit. Mais un texte utilisé par l'IFOP pour un sondage, repris dans un débat organisé par la Cnil inquiète. Une capture d'écran (merci @IgorCarron) : 

La définition accumule les imprécisions, mélange tout. Sapristi ! Un algorithme n'est pas une formule mathématique : ce n'est pas une formule, et ce n'est pas des maths. Modèles statistiques ? Diable pourquoi ? Ils élaborent... Diantre, oui. Mais il font tant d'autres choses...

Quand les algorithmes deviennent aussi importants dans nos vies, quand l’État s'en inquiète au point de vouloir les réguler, il faudrait faire attention à ce qu'on dit, nous tous et en particulier, la CNIL. La Société informatique de France a proposé une définition de l'informatique : Informatique - Quèsaco ?

Et puis cela vient à point pour vous conseiller le livre qui va enfin vous expliquer simplement ce que sont les algorithmes : Le temps des Algorithmes, Le Pommier, 26/01/2017.

Voir justement : Qu’est-ce qu’un algorithme? par Annabelle Laurent, 20minutes.fr, 26/01/2017

Mooc Bador -- Saison 2

A la demande générale, le Mooc Bador chez Fun :

Bases de données relationnelles : Comprendre pour maîtriser 

démarre une deuxième saison.

Co-starring : Serge Abiteboul, Benjamin Nguyen et Philippe Rigaux

Plus de 8000 inscrits pour la Saison 1. Déjà près de 6000 en Saison 2. Comprenez pour maîtriser !

L'intelligence artificielle au Sénat

Participation à une audition publique sur l'intelligence artificielle organisée par l'OPECST,  19 janvier 2017

Aspects éthiques dans le cadre des données massives

Bientôt sur http://www.senat.fr/opecst

Vidéo : vers 18:07

 

Jury de Dune et semaine 12/12/2016

Participation et animation de rencontres sur le Self Data, organisées par le Fing

Présidence du jury de l'appel Dune, 5 universités numériques sélectionnées, voir Usine Nouvelle

Espace Mendès-France de Poitiers - Responsabilité des données

mercredi 23 novembre 2016 à 20:30 POITIERS - Espace Mendès-France. Responsabilité en analyse de données massives : équité, neutralité, transparence, etc.