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Intelligence artificielle et machine learning : IBM propose la boite à outils open source AI Fairness 360

Par:
fredericmazue

jeu, 20/09/2018 - 14:55

IBM Research met à la disposition de la communauté open source la boîte à outils AI Fairness 360, une bibliothèque d'algorithmes, de codes et de tutoriels inédits qui fournira aux universitaires, aux chercheurs et aux spécialistes des données des outils et des connaissances pour intégrer la détection des biais au fur et à mesure qu’ils construisent et déploient les modèles d’apprentissage machine.

Qu'appelle-t-on un biais (bias en anglais) en Intelligence Artificielle ou en Machine Learning ? IBM clarifie la notion dans un billet de blog présentant AI Fairness 360.

IBM explique : Les modèles d'apprentissage automatique sont de plus en plus utilisés pour éclairer les décisions importantes concernant les personnes. Bien que l’apprentissage automatique, de par sa nature même, constitue toujours une forme de discrimination statistique, la discrimination devient inacceptable quand il place systématiquement certains groupes privilégiés à l’avantage et que certains groupes non privilégiés sont systématiquement désavantagés. Cette discrimination est un biais. Les défauts( également appelés biais) dans les données, dus soit à des préjugés sur les étiquettes, soit à un sous-échantillonnage ou à un sur-échantillonnage, aboutissent à des modèles présentant un biais indésirable.  

Le package AIF360 Python contient neuf algorithmes différents, développés par la communauté de la recherche en équité algorithmique, pour atténuer les biais indésirables. Ils peuvent tous être appelés d'une manière standard, très similaire au paradigme d'ajustement / prédiction de scikit-learn.

AIF360 n'est pas simplement un package Python. C’est aussi une expérience interactive qui offre une introduction en douceur aux concepts et aux capacités de la boîte à outils. 

AIF360 contient en outre 3 didactitiels. D'autres sont à venir.

Site de ressources : aif360.mybluemix.net

AIF360 Python est sur GitHub.


Expérience interactive avec AI Fairness 360

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