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Algorithme et discrimination

le 15 novembre 2018

Jeudi 15 novembre 2018
de 13h à 17h
Faculté Jean Monnet
54 boulevard Desgranges
92330 Sceaux
Salle Imbert

Dans le cadre du projet « émergence » Algorithme & Discrimination labellisé par la MSH Paris-Saclay, une journée d'étude est organisée avec l'équipe du projet.

Le projet « Algorithme & Discrimination » vise à comprendre le rôle des algorithmes dans la discrimination sur les réseaux sociaux en ligne et l’existence de biais liés à l’implémentation de ces algorithmes. Si les algorithmes actuels ont des capacités d’apprentissage basées sur leur expérience, ils peuvent dans certains cas aboutir à des discriminations non-prévisibles par l’homme. Nous proposons de mettre en place une expérimentation originale afin de tester l’existence et l’ampleur de ce phénomène.

L’utilisation de ces technologies peuvent être préjudiciables pour les utilisateurs et il nous apparaît important d’analyser ce problème sous le prisme du Droit et de l’Economie. La littérature en économie et en droit montre que les réseaux sociaux en ligne et les moteurs de recherche peuvent générer et reproduire les discriminations qui existent dans le monde réel. Pour mener cette étude nous mettons en place une campagne publicitaire et nous observons dans un second temps l’affichage des publicités proposé par les algorithmes afin d’identifier d’éventuels discriminations compte tenu du design de l’expérimentation. Notre projet vise donc à comprendre l’origine des biais de discrimination via la réalisation d’une étude de terrain et d’identifier les conséquences juridiques de ce type de comportement des algorithmes. In fine, nous organiserons un workshop interdisciplinaire entre juristes et économistes pour discuter de perspectives de recherche communes et la mise en place d’instruments de régulation adaptés à cette nouvelle réalité.

Programme

  • Grazia Cecere, Professeur Institut Mines Telecom, Business School Intervention d’introduction sur les récentes recherches en IA et l’économie.
  • Sendhil Mullainathan and Jann Spiess,2017. Machine Learning: An Applied Econometric Approach, Journal of Economic Perspectives, 31,  2, 87–106 Presenté par Clara Jean (Doctorante, Université Paris Sud, Epitech)
  • Hal Varian, 2018. Artificial Intelligence, Economics, and Industrial Organization « , NBER WP. Presenté par Angela Munoz (Doctorante, Telecom ParisTech)
  • Joshua S. Gans Avi Goldfarb, 2018.  Exploring the Impact of Artificial Intelligence: Prediction versus Judgment » NBER WP.  Presenté par Martin Quinn (Post Doc, Telecom ParisTech)
Informations complémentaires
Inscription gratuite et obligatoire auprès de Grazia Cecere