From 411624f6f259084641deb92f20d512908c8b7d4f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jan Aalmoes <jan.aalmoes@inria.fr>
Date: Sat, 5 Oct 2024 19:25:34 +0200
Subject: Correction maman

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 folio.tex | 41 +++++++++++++++++++++++++++++++----------
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@@ -5,7 +5,7 @@
 \includegraphics[height=1.9cm]{INSA.png}
 \end{center}
 
-\vspace{.3cm}
+%\vspace{.3cm}
 \footnotesize
 \centering
 \begin{tabular}{|p{8.6cm}p{8.6cm}|}	
@@ -14,12 +14,11 @@
 	\multicolumn{2}{p{17.2cm}}{}\\
 	\hline
 	&\\
-	NOM : \textbf{Aalmoes}&DATE de SOUTENANCE : \textbf{(Date)}\\
-	(avec précision du nom de jeune fille, le cas échéant)&\\
+	NOM : \textbf{Aalmoes}&DATE de SOUTENANCE : \textbf{10/12/2024}\\
 	&\\
 	Prénoms : \textbf{Jan}&\\
 	&\\
-	\multicolumn{2}{|p{17.2cm}|}{TITRE : \textbf{Intelligence artificielle pour des services moraux}}\\
+	\multicolumn{2}{|p{17.2cm}|}{TITRE : \textbf{Intelligence artificielle pour des services moraux : concilier équité et confidentialité}}\\
 	&\\
 	&\\
 	&\\
@@ -32,9 +31,24 @@
 	&\\
 	&\\
 	R\'ESUM\'E :&\\
-	\multicolumn{2}{|p{17.2cm}|}{\lipsum[4]}\\
-	\multicolumn{2}{|p{17.2cm}|}{\lipsum[3]}\\
-	\multicolumn{2}{|p{17.2cm}|}{\lipsum[2]}\\
+    \multicolumn{2}{|p{17.2cm}|}{
+L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus présente dans de nombreux domaines
+comme la santé, les médias ou les ressources humaines.
+Ces technologies induisent des risques pour la confidentialité des données personnelles des utilisateurs et peuvent introduire des biais discriminatoires rendant les décisions automatiques non équitables.
+Cette inéquité est étudiée à deux niveaux dans la littérature scientifique.
+L'équité individuelle cherche à s'assurer que les IA se comportent de la même manière à toutes choses égales, excepté un attribut sensible comme la couleur de peau.
+L'équité de groupe, quant à elle, cherche à comprendre les différences de traitement par les IA entre les minorités.
+
+Ma principale contribution vise à comprendre le lien entre l’équité de groupe et la confidentialité des attributs sensibles des utilisateurs.
+Notre approche théorique nous a amené à démontrer que, sous un certain aspect, la confidentialité et l’équité pouvaient travailler de concert pour créer des IAs plus fiables.
+Nous avons validé ces résultats en suivant une approche expérimentale en étudiant des bases de données et des algorithmes d'apprentissage standards.
+
+Pour ce faire nous commençons par présenter un état de l'art qui permet de mieux comprendre ce qu’est l’IA et quels sont les enjeux et les régulations.
+Nous verrons ainsi que l’équité et la confidentialité sont des points capitaux qu’il faut prendre en compte pour un développement moral de l’IA.
+Ensuite nous présenterons un nouvel algorithme d’apprentissage automatique que nous utiliserons pour construire une attaque d'inférence d'attributs sensibles.
+Enfin, les données synthétiques sont utilisées pour contourner les obligations légales de protection des données personnelles.
+Nous explorerons donc l’impact de l’utilisation des données synthétiques pour l'entraînement des IAs sur l'inférence d'attributs sensibles.
+    }\\
 	&\\
 	\multicolumn{2}{|p{17.2cm}|}{MOTS-CL\'ES : \textbf{Intelligence articielle, Equitée, Confidentialité, Privacy, Fairness}}\\
 	&\\
@@ -45,13 +59,20 @@
 	\end{tabular}}\\
 	&\\
 	&\\
-	\multicolumn{2}{|p{17.2cm}|}{Directeur de thèse : \textbf{Methieu Cunche}}\\
+	\multicolumn{2}{|p{17.2cm}|}{Directeur de thèse : \textbf{Mathieu Cunche}}\\
 	&\\
 	&\\
-	\multicolumn{2}{|p{17.2cm}|}{Président du Jury : \textbf{(président, nommé au moment de la soutenance)}}\\
+	\multicolumn{2}{|p{17.2cm}|}{Président du Jury : \textbf{BOUCHENAK Sara}}\\
 	&\\
 	\multicolumn{2}{|p{17.2cm}|}{Composition du Jury :}\\
-	\multicolumn{2}{|p{17.2cm}|}{\hspace{1cm}\textbf{(Jury)}}\\
+    \multicolumn{2}{|p{17.2cm}|}{\textbf{
+        BOUCHENAK, Sara et 
+        ALLARD, Tristan et
+        DECOUCHANT, Jérémie et
+        FRINDEL, Carole et
+        RUDAMETKIN, Walter et
+        PERROT, Michael
+    }}\\
 	&\\
 	\hline
 \end{tabular}
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cgit v1.2.3

