VOILA! saison 2 : séminaire n°1

«Réalisme algorithmique : pratiques de Data Science pour promouvoir la justice sociale»

Résumé :

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.

Table ronde

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 de Pr. Green sera en anglais et la table ronde en français.