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S'attaquer aux biais de données en intelligence artificielle

Description

L'intelligence artificielle (IA) joue un rôle important dans notre vie quotidienne. Pour l'utiliser de manière adéquate, il nous faut comprendre les données, qui sont à la base des algorithmes d'IA.

Alors que les organisations gouvernementales continuent d'étudier les applications de l'IA, nous devons nous attaquer aux biais de données inhérents aux systèmes, aux applications et aux processus opérationnels d'IA et veiller à ce que les données qui les alimentent soient exactes et fiables et ne nuisent pas involontairement à certains groupes de personnes. 

Assistez à cet événement pour poursuivre la discussion en cours sur les risques liés aux biais de données. La présentation portera cette fois sur la prévention et le repérage des biais algorithmiques, l'élimination des hypothèses erronées dans les systèmes d'IA et les aspects juridiques. Les participants apprendront comment mettre au point des structures de gouvernance des données robustes, qui favorisent l'utilisation et la conception responsables de systèmes d'IA fondés sur des valeurs communes de diversité et d'inclusion.

Conférenciers

  • Shingai Manjengwa, fondatrice et présidente-directrice générale, Fireside Analytics Inc., et directrice de l'enseignement technique, Institut Vecteur en intelligence artificielle
  • Brent Barron, directeur, projets stratégiques, mobilisation du savoir, CIFAR
  • Nicholas Scott, directeur, Services d'innovation, Académie du numérique, École de la fonction publique du Canada
  • Christopher Allison, dirigeant principal des données, Agence de la santé publique du Canada
  • Sevgui Erman, directrice, Scientifique en chef des données, Statistique Canada

Animation

Ima Okonny, dirigeante principale des données, Emploi et Développement social Canada


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