EFELIA Côte d’Azur, conjointement avec la chaire en économie de l’IA et de l’innovation, lance sa série de séminaires dont le nom combinant français et anglais souligne son ouverture : Visions Of InteLligence Artificielle, VOILA!
Les séminaires VOILA! explorent les frontières de l'IA d'une manière inclusive et ouverte à toutes et tous. Ils sont conçus pour animer scientifiquement la large communauté EFELIA Côte d'Azur, constituée des personnels de l'enseignement et de la recherche, des étudiantes et étudiants, ainsi que des partenaires de l'écosystème. Le but est d'apporter des éléments de réflexion ou de réponse aux grandes questions traversant la société et donc la communauté universitaire sur des thèmes comme IA & Environnement, IA & Travail, IA & Education, IA & Médias, IA & Droit, IA & Création, IA & Santé, et plus encore.
Chaque séminaire est constitué de 2 parties : une conférence de 16h à 17h d’une experte ou un expert, suivie par une table ronde de 17h à 18h animée par des chercheuses et chercheurs d'Université Côte-d'Azur.
Tous les séminaires sont accessibles en lignes, et se déroulent par défaut exclusivement en ligne, et occasionnellement en hybride (lieu indiqué, et rafraichissements offerts). Ils sont également enregistrés et disponibles en ligne ensuite. Nous accompagnons ce lancement par la publication de notre nouvelle page : Comprendre l'Intelligence Artificielle.
Constituée de contenus organisés, expliqués et librement accessibles majoritairement, elle accessible à toute personne souhaitant comprendre ce qu’est l’IA, les tenants, les enjeux, les limites, les possibilités, dans le large contexte socio-technique dans lequel ce domaine à part entière se développe et dont les systèmes modifient la société
L'inscription est gratuite mais obligatoire pour pouvoir recevoir le lien de connexion le matin de l'évènement.
VOILA! saison 2 : demandez le programme !
- Jeudi 3 octobre 2024, de 16h00 à 18h00 : IA, Data Science et justice sociale, Ben Green
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Conférence "Réalisme algorithmique : pratiques de Data Science pour promouvoir la justice sociale" / "Algorithmic Realism: Data Science Practices to Promote Social Justice"
Par Ben Green
Les inscriptions sont closes.
Résumé / Abstract
Les Data Scientists ont été confrontés à un fossé entre leur désir d'améliorer la société et les effets néfastes de leurs créations. Alors que les algorithmes semblaient autrefois être des outils précieux pour faire progresser la justice sociale, ils apparaissent aujourd'hui comme des outils dangereux qui exacerbent l'inégalité et l'oppression.
Dans cet exposé, Ben Green soutient que pour améliorer la société grâce aux algorithmes, il faut transformer la Data Science, qui est une méthodologie formelle axée sur les modèles mathématiques, en une méthodologie pratique permettant de résoudre les problèmes sociaux du monde réel. L'approche actuelle de la Data Science - qu'il appelle « formalisme algorithmique » - se concentre sur les attributs mathématiques formels des algorithmes. Par conséquent, même lorsque les Data Scientists respectent les normes disciplinaires de rigueur, leurs tentatives d'amélioration de la société renforcent souvent l'injustice.
En réponse à ces limitations, Ben Green présente le « réalisme algorithmique », une méthodologie de Data Science qui conçoit et évalue les algorithmes en se concentrant sur les impacts dans le monde réel. Le réalisme algorithmique élargit la filière de la Data Science, en fournissant des stratégies concrètes sur la manière dont les scientifiques des données peuvent promouvoir la justice sociale. Cette nouvelle méthodologie suggère également des orientations plus bénéfiques pour la société dans les domaines en plein essor de l'éthique de la science des données, de l'équité algorithmique et de la science des données centrée sur l'Homme.
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Data scientists have confronted a gap between their desire to improve society and the harmful impacts of their creations. While algorithms once appeared to be valuable tools that advance social justice, today they appear to be dangerous tools that exacerbate inequality and oppression.
In this talk, Ben Green argues that improving society with algorithms requires transforming data science from a formal methodology focused on mathematical models into a practical methodology for addressing real-world social problems. The current approach to data science - which he calls “algorithmic formalism” - focuses on the formal mathematical attributes of algorithms. As a result, even when data scientists follow disciplinary standards of rigor, their attempts to improve society often entrench injustice.
In response to these limitations, he introduces “algorithmic realism,” a data science methodology that designs and evaluates algorithms with a focus on real-world impacts. Algorithmic realism expands the data science pipeline, providing concrete strategies for how data scientists can promote social justice. This new methodology also suggests more socially beneficial directions for the burgeoning fields of data science ethics, algorithmic fairness, and human-centered data science.
Bio
Ben Green est professeur adjoint à l'école d'information à la University of Michigan School of Information et professeur adjoint (par courtoisie) à la Gerald R. Ford School of Public Policy. Il est titulaire d'un doctorat en mathématiques appliquées de l'université de Harvard, avec un domaine secondaire en science, technologie et société.
Ben Green étudie l'éthique des algorithmes gouvernementaux, en mettant l'accent sur l'équité algorithmique, les interactions humain-algorithme et la réglementation de l'IA.
Grâce à ses recherches, Ben Green vise à soutenir les pratiques de conception et de gouvernance qui préviennent les préjudices algorithmiques et font progresser la justice sociale.
Son premier livre, The Smart Enough City : Putting Technology in Its Place to Reclaim Our Urban Future, a été publié en 2019 par MIT Press. Il travaille sur un deuxième livre, Algorithmic Realism : Data Science Practices to Promote Social Justice. Ben Green est également associé à la Berkman Klein Center for Internet & Society de Harvard et chercheur au Center for Democracy & Technology.
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Ben Green is Assistant Professor in the School of Information at the University of Michigan School of Information and Adjunct Professor (by courtesy) at the Gerald R. Ford School of Public Policy. He holds a PhD in applied mathematics from Harvard University, with a minor in science, technology and society.
Ben Green studies the ethics of government algorithms, focusing on algorithmic fairness, human-algorithm interactions and AI regulation.
Through his research, Ben Green aims to support design and governance practices that prevent algorithmic harm and advance social justice.
His first book, The Smart Enough City: Putting Technology in Its Place to Reclaim Our Urban Future, was published in 2019 by MIT Press. He is working on a second book, Algorithmic Realism: Data Science Practices to Promote Social Justice. Ben Green is also an Associate at Harvard's Berkman Klein Center for Internet & Society and a Research Fellow at the Center for Democracy & Technology.
Déroulement / Schedule
L'événement se déroulera intégralement sur Zoom.
La table ronde qui suivra la conférence traitera du thème IA, Data Science et justice sociale, et sera animée par les chercheuses et les chercheurs d'Université Côte d'Azur.
La présentation du Pr. Green et la table ronde seront en anglais, avec possibilité de sous-titrage en français.
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The round-table discussion following the conference will address the theme of AI, Data Science and Social Justice, and will be moderated by researchers from Université Côte d'Azur.
Pr. Green's presentation and the round-table will be in English, with the option of French subtitles. - Jeudi 7 novembre 2024, de 16h00 à 18h00 : IA et risque (non) existentiel, Jack Stilgoe
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Conférence "L'irresponsabilité organisée de l'intelligence artificielle" / "The organized irresponsibility of artificial intelligence"
Par Jack Stilgoe
SÉMINAIRE ANNULÉ
Pour des raisons personnelles, Jack Stilgoe ne sera pas en mesure de présenter sa conférence le 7 novembre ; l'événement est donc repoussé à la saison 3.
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SEMINAR CANCELLED
For personal reasons, Jack Stilgoe will not be able to present his lecture on November 7, so the event has been postponed until season 3.
Résumé / Abstract
Alors que les promesses de l'intelligence artificielle attirent de plus en plus l'attention sociale, politique et financière, les risques et les responsabilités sont imaginés de manière à servir les intérêts d'une élite technoscientifique. Au Royaume-Uni et ailleurs, des organisations commencent à institutionnaliser un mode de gouvernance qui présume connaître et prendre en charge les préoccupations du public. De nouvelles communautés de recherche se forment autour des questions de "sécurité" et d'"alignement" de l'IA. Dans cet exposé, Jack Stilgoe m'appuiera sur des recherches concernant les attitudes du public et des experts et réfléchira à son rôle en tant que partisan, analyste et acteur dans les débats sur l'"IA responsable".
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As the promises of artificial intelligence attract growing social, political and financial attention, risks and responsibilities are being imagined in ways that serve the interests of a technoscientific elite. In the UK and elsewhere, organisations are starting to institutionalise a mode of governance that presumes to know and take care of public concerns. And new research communities are forming around questions of AI ’safety’ and ‘alignment’. In this talk, Jack Stilgoe will draw on research into public and expert attitudes and reflect on his role as a proponent, analyst and actor in debates about ‘Responsible AI’.
Bio
Jack Stilgoe est professeur d'études scientifiques et technologiques à l'University College London, où il étudie la gouvernance des technologies émergentes. Il fait partie de l'équipe de direction de l'UKRI Responsible AI. Il a été chercheur principal du projet ESRC Driverless Futures (2019-2022). Il a travaillé avec l'EPSRC et l'ESRC pour développer un cadre pour l'innovation responsable qui est maintenant utilisé par les conseils de recherche. Parmi d'autres publications, il est l'auteur de "Who's Driving Innovation ?" (2020, Palgrave) et de "Experiment Earth : Responsible innovation in geoengineering" (2015, Routledge). Auparavant, il a travaillé dans le domaine de la politique scientifique et technologique à la Royal Society et au groupe de réflexion Demos. Il est membre de l'Institut Turing et administrateur de la Royal Institution.
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Jack Stilgoe is Professor of Science and Technology Studies at University College London, where he studies the governance of emerging technologies. He is a member of the UKRI Responsible AI leadership team. He was principal investigator of the ESRC Driverless Futures project (2019-2022). He worked with EPSRC and ESRC to develop a framework for responsible innovation that is now used by the Research Councils. Among other publications, he is the author of "Who's Driving Innovation?" (2020, Palgrave) and "Experiment Earth: Responsible innovation in geoengineering" (2015, Routledge). Previously, he worked in science and technology policy at the Royal Society and the Demos think tank. He is a Fellow of the Turing Institute and a Trustee of the Royal Institution.
Déroulement / Schedule
La table ronde qui suivra la conférence traitera du thème IA & risque (non) existentiel, et sera animée par les chercheuses et les chercheurs d'Université Côte d'Azur.
La présentation de Pr. Stilgoe et la table ronde seront en anglais.
Un moment de convivialité vous sera proposé à l'issue de la table ronde.
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The round-table discussion following the conference will address the theme of AI & (non) existential risk, and will be moderated by researchers from Université Côte d'Azur.
Pr. Green's presentation and the round-table will be in English.
A convivial moment will be offered at the end of the round table. - Jeudi 5 décembre 2024, de 16h00 à 18h00 : IA et politique industrielle, Susannah Glickman
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Conférence "La politique de la croissance exponentielle : IA, matériel et politique industrielle" / "The Politics of Exponential Growth: AI, Hardware and Industrial Policy"
Par Susannah Glickman
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Résumé / Abstract
Les discussions sur l'IA et la politique technologique en général ont souvent éludé le rôle de l'État. Cette élision est le produit de l'évolution des politiques, des institutions et des infrastructures autour de cette industrie, mais ne reflète pas une comptabilité honnête du rôle historique de la politique industrielle. Cet exposé examinera cette histoire souvent négligée, en associant les histoires politiques, les changements idéologiques, l'économie politique et l'infrastructure matérielle afin de rendre compte et d'évaluer la résurgence actuelle de l'intérêt pour la politique industrielle en matière de technologie.
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Discussions of AI and technology policy more generally have often elided the role of the state. This elision is a product of the shifting politics, institutions and infrastructures around this industry but it does not reflect an honest accounting of the historic role of industrial policy. This talk will examine this oft-neglected history, braiding together political histories, ideological shifts, political economy, and material infrastructure in order to give an account and appraisal of the current resurgence of interest in tech industrial policy.
Bio
Susannah Glickman est professeure assistante à Stony Brook University. Ses travaux de recherche et d'enseignement se concentrent sur deux domaines principaux : l'histoire de l'informatique et de l'information, ainsi que leur économie politique. Elle étudie particulièrement ces sujets dans le contexte des changements majeurs qui ont affecté la science américaine à l'échelle mondiale à la fin de la guerre froide. Elle s'intéresse également à la manière dont les institutions gèrent la catégorie du futur, l'histoire et les origines de la catégorie « tech ». Elle a une formation en mathématiques et en anthropologie et travaille entre les domaines des études scientifiques et technologiques et de l'histoire, en combinant les méthodes d'archivage et d'histoire orale.
Son projet de livre actuel explore l'évolution historique des infrastructures nécessaires au développement des semi-conducteurs et des technologies quantiques de pointe. L'étude met l'accent sur deux aspects principaux : comment les idéologies et autres types de récits se transforment en politiques concrètes et en pratiques détaillées d'une part, et comment ces pratiques matérielles, en retour, influencent et redéfinissent les idéologies d'autre part.
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Susannah Glickman is an assistant professor at Stony Brook University. Her research and teaching focus on the history and political economy of computation and information through the transformations in global American science that occurred at the end of the Cold War. Relatedly, she is interested in how institutions deal with the category of the future, history and the origins of the category “tech.” She has a background in mathematics and anthropology and works between the fields of science and technology studies and history, mixing archival and oral history methods.
Her current book project examines the infrastructures which make ever-improving semiconductors and quantum technologies possible historically, with particular attention to how ideology and other kinds of narratives get translated into policy and granular practices, and how reciprocally those material practices get translated back into ideology.
Déroulement / Schedule
L'événement se déroulera intégralement sur Zoom.
La table ronde qui suivra la conférence traitera du thème IA et politique industrielle et sera animée par les chercheuses et les chercheurs d'Université Côte d'Azur.
La présentation de la Pr Glickman et la table ronde seront en anglais, avec possibilité de sous-titrage en français.
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The round-table discussion following the conference will address the theme of AI and industrial policy and will be moderated by researchers from Université Côte d'Azur.
Pr. Glickman's presentation and the round-table will be in English, with the option of French subtitles. - Jeudi 19 décembre, de 16h00 à 18h00 : IA et environnement, Aurélie Bugeau
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Conférence "Quels impacts environnementaux pour l'IA ?" / "What are the environmental impacts of AI?"
Par Aurélie Bugeau
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2. Click on the "Subtitles" button to open the subtitle settings.
3. Click on the option to activate them.
Inscription gratuite mais obligatoire pour recevoir le lien de connexion le jour de l'événement
Résumé / Abstract
L'intelligence artificielle est présentée comme un outil essentiel pour l'adaptation et l'atténuation face aux problématiques environnementales. Néanmoins, de plus en plus d'études montrent que les impacts environnementaux et le coût énergétique des méthodes d'IA peuvent être importants, en particulier si on considère l'ensemble du cycle de vie du service d'IA et des équipements numériques nécessaires. Dans cette présentation, je débuterai par expliquer pourquoi s'intéresser au lien entre IA et environnement, puis j'exposerai l'état des connaissances sur les impacts environnementaux de l'IA.
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Artificial intelligence is presented as an essential tool for adaptation and mitigation of environmental problems. Nevertheless, a growing number of studies show that the environmental impacts and energy costs of AI methods can be significant, especially when considering the entire lifecycle of the AI service and the digital equipment required. In this presentation, I'll start by explaining why we're interested in the link between AI and the environment, and then outline the state of knowledge on the environmental impacts of AI.
Bio
Aurélie Bugeau est professeure en informatique à l'Université de Bordeaux et est membre junior de l'IUF depuis 2022. Elle effectue ses recherches LaBRI au sein de l'équipe Numérique et Soutenabilité (NeS). Ses recherches portaient initialement sur le traitement et l'analyse d'images, notamment pour des applications de restauration d'images et de vidéos. Depuis 2020, elle s'intéresse aux impacts environnementaux du numérique, comment les mesurer et les prédire.
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Aurélie Bugeau is Professor of Computer Science at the University of Bordeaux and has been a junior member of the IUF since 2022. She carries out her LaBRI research within the Numérique et Soutenabilité (NeS) team. Her research initially focused on image processing and analysis, particularly for image and video restoration applications. Since 2020, she has been focusing on the environmental impacts of digital technology, and how to measure and predict them.
Déroulement / Schedule
L'événement se déroulera intégralement sur Zoom.
La table ronde qui suivra la conférence traitera du thème IA et environnement et sera animée par c, chercheuse et les chercheur d'Université Côte d'Azur.
La présentation de la Pr Bugeau et la table ronde seront en français, avec possibilité de sous-titrage en anglais.
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The round-table discussion following the conference will address the theme of AI and environment and will be moderated by Martine Olivi and Guillaume Urvoy-Keller, both researchers from Université Côte d'Azur.
Pr. Bugeau's presentation and the round-table will be in French, with the option of English subtitles.
