Conseil de Heber et Mohammed

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index 195cd31..9922989 100644
--- a/ckoi.tex
+++ b/ckoi.tex
@@ -8,7 +8,7 @@
     \begin{itemize}
         \item \textcolor{accent}{Antagoniste}
             \begin{itemize}
-                \item \textit{2001: A space odissey}
+                \item \textit{2001: A space odyssey}
                 \item \textit{Terminator}
                 \item \textit{The Matrix}
             \end{itemize}
@@ -28,7 +28,14 @@
 \begin{frame}
     \frametitle{L'IA dans les institutions}
     \begin{minipage}{270px}
-    \includegraphics[width=\linewidth]{images/ckoi/insti.png}
+    \includegraphics[width=0.7\linewidth]{images/ckoi/insti.png}
+
+    \footnotesize
+    Yoann Nabat et Elia Verdon, Tribune publiée dans Le Monde : \textit{La généralisation de la vidéosurveillance algorithmique fait peser des risques majeurs sur nos libertés}
+    \vspace{10px}
+
+    Rapport de la défenseure des droit:
+    \textit{Algorithmes, systèmes d’IA et services publics : quels droits pour les usagers ? Points de vigilance et recommandations}
     \end{minipage}
     \begin{minipage}{120px}
     \footnotesize
@@ -81,7 +88,7 @@
         \item \textcolor{accent}{Génération multimédia}
             \begin{itemize}
                 \item Adobe Firefly
-                \item Stable diffusion
+                \item Suno
                 \item Hugging face
             \end{itemize}
         \item \textcolor{accent}{Transport}
@@ -131,7 +138,7 @@ prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent infl
     \usebackgroundtemplate{\includegraphics[width=\paperwidth]{images/background/toc/background.pdf}}
 \begin{frame}
 
-    IA : Enjeux, Fonctionnement et modélisation de l'aprentissage automatique
+    IA : enjeux, fonctionnement et modélisation de l'apprentissage automatique
     \vspace{10px}
     \pause
 
@@ -157,6 +164,7 @@ prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent infl
     %\vspace{70px}
     \hspace{70px}
     \begin{minipage}{250px}
+        \centering
         \Large
         \textcolor{accent}{
             Quels sont les enjeux de l'intelligence artificielle ?
@@ -165,82 +173,84 @@ prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent infl
 \end{frame}
 }
 
-\begin{frame}
-    \frametitle{Financement de la recherche en IA}
-    \vspace{10px}
-    \begin{figure}
-        \centering
-        \begin{subfigure}{0.3\linewidth}
-            \centering
-            \includegraphics[width=\linewidth]{images/ckoi/enjeu/anr/prc.pdf}
-            \caption{Proportion attribuée à des projets IA}
-            \label{subfig:contexte-anr-prop}
-        \end{subfigure}
-        \begin{subfigure}{0.3\linewidth}
-            \centering
-            \includegraphics[width=\linewidth]{images/ckoi/enjeu/anr/aide_ai.pdf}
-            \caption{Financement total attribué à des projets IA}
-            \label{subfig:contexte-anr-fin}
-        \end{subfigure}
-        \begin{subfigure}{0.3\linewidth}
-            \centering
-            \includegraphics[width=\linewidth]{images/ckoi/enjeu/anr/avg.pdf}
-            \caption{Financement moyen des projets IA}
-            \label{subfig:contexte-anr-moy}
-        \end{subfigure}
-        \caption{Financement de la recherche en IA par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR).}
-        \label{fig:contexte-anr}
-    \end{figure}
-\end{frame}
+%\begin{frame}
+    %\frametitle{Financement de la recherche en IA}
+    %\vspace{10px}
+    %\begin{figure}
+        %\centering
+        %\begin{subfigure}{0.3\linewidth}
+            %\centering
+            %\includegraphics[width=\linewidth]{images/ckoi/enjeu/anr/prc.pdf}
+            %\caption{Proportion attribuée à des projets IA}
+            %\label{subfig:contexte-anr-prop}
+        %\end{subfigure}
+        %\begin{subfigure}{0.3\linewidth}
+            %\centering
+            %\includegraphics[width=\linewidth]{images/ckoi/enjeu/anr/aide_ai.pdf}
+            %\caption{Financement total attribué à des projets IA}
+            %\label{subfig:contexte-anr-fin}
+        %\end{subfigure}
+        %\begin{subfigure}{0.3\linewidth}
+            %\centering
+            %\includegraphics[width=\linewidth]{images/ckoi/enjeu/anr/avg.pdf}
+            %\caption{Financement moyen des projets IA}
+            %\label{subfig:contexte-anr-moy}
+        %\end{subfigure}
+        %\caption{Financement de la recherche en IA par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR).}
+        %\label{fig:contexte-anr}
+    %\end{figure}
+%\end{frame}
 
 \begin{frame}
     \frametitle{Enjeux de l'IA}
+    \begin{minipage}{0.45\linewidth}
     \begin{itemize}
         \item \emph{Utilité}
             \begin{itemize}
-                \item Prédictions imprécises.
-                \item Hallucinations.
+                \item Prédictions imprécises
+                \item Hallucinations
             \end{itemize}
-        \pause
         \item \emph{Équité}
             \begin{itemize}
-                \item Discriminations.
-                \item Différence de traitement pour des sous-ensemble minoritaires.
+                \item Discriminations
+                \item Différence de traitement pour des sous-ensembles minoritaires
             \end{itemize}
-        \pause
-        \item \emph{Transparence}
+        \item \emph{Confidentialité}
             \begin{itemize}
-                \item Explicabilité.
-                \item Boîtes noires en médecine.
+                \item Inférence de l'appartenance aux données d'entraînement
+                \item Inférence d'un attribut sensible
             \end{itemize}
     \end{itemize}
-\end{frame}
-\begin{frame}
-    \frametitle{Enjeux de l'IA}
+    \end{minipage}
+    \pause
+    \begin{minipage}{0.45\linewidth}
     \begin{itemize}
-        \item \emph{Confidentialité}
+        \item Transparence
             \begin{itemize}
-                \item Inférence de l'appartenance au donnée d'netraînement.
-                \item Inférence de l'attribue sensible.
+                \item Explicabilité
+                \item Boîtes noires en médecine
             \end{itemize}
-        \pause
-        \item \emph{Sécurité}
+        \item Sécurité
             \begin{itemize}
-                \item Porte dérobée.
-                \item Empoisonement de model.
+                \item Porte dérobée
+                \item Empoisonnement de modèle
             \end{itemize}
-        \pause
-        \item \emph{Consommation d’énergie} 
+        \item Consommation d’énergie
             \begin{itemize}
-                \item Llama 2 = $CO_2$ de 59 français pendant 1 an.
+                \item Llama 2 = $CO_2$ de 59 français pendant 1 an\textsuperscript{1}
             \end{itemize}
-        \pause
-        \item \emph{Mauvaise utilisation}
+        \item Mauvaise utilisation
             \begin{itemize}
-                \item Manipulation politique avec des \textit{deep fake}.
-                \item Surveillance de masse.
+                \item Manipulation politique avec des \textit{deep fake}
+                \item Surveillance de masse
             \end{itemize}
     \end{itemize}
+    \end{minipage}
+    
+    \vspace{10px}
+    \tiny
+    1. Touvron et al. Llama 2 : Open foundation and fine-tuned chat models.
+    et statistiques.developpement-durable.gouv.fr/ lempreinte-carbone-de-la-france-de-1995-2022.
 \end{frame}
 {
     \usebackgroundtemplate{\includegraphics[width=\paperwidth]{images/background/card/background.pdf}}
@@ -248,15 +258,16 @@ prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent infl
     %\vspace{70px}
     \hspace{70px}
     \begin{minipage}{250px}
+        \centering
         \Large
         \textcolor{accent}{
-            Comment fonctionne l'IA et l'aprentissage automatique ?
+            Comment fonctionnent l'IA et l'apprentissage automatique ?
         }
     \end{minipage}
 \end{frame}
 }
 \begin{frame}
-    \frametitle{Apprentissage automatique : Base de donnée}
+    \frametitle{Apprentissage automatique : base de données}
 \begin{minipage}{0.3\linewidth}
 \includegraphics[width=50px]{images/img/0.png}
 
@@ -301,8 +312,33 @@ age : 85 sex : 1 race : 0
 
 \end{frame}
 
+%\begin{frame}
+    %\frametitle{Apprentissage automatique : fonctionnement}
+    %On se donne $(\Omega,\mathcal{T},P)$ un espace probabilisé.
+    %Ainsi que 
+    %$(E,\mathcal{E})$,
+    %$(F,\mathcal{G})$ et 
+    %$(G,\mathcal{G})$
+    %des espaces mesurables.
+    %\begin{itemize}
+        %\item $X:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow (E,\mathcal{E})$ Les données d'entrée (l'image)
+        %\item $Y:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow (F,\mathcal{F})$ Les étiquettes (l'âge)
+        %\item $S:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow (G,\mathcal{G})$ L'attribut sensible (le genre ou la couleur de peau)
+        %\item $f:(E,\mathcal{E})\rightarrow (F,\mathcal{F})$ Le modèle d'apprentissag automatique
+    %\end{itemize}
+    %\vspace{10px}
+%
+    %\pause
+    %\emph{Entraînement : on cherche $f$ telle que $P_{f\circ X}$ soit proche de $P_{Y}$.}
+    %\vspace{10px}
+%
+    %\pause
+    %\emph{Evaluation : on a un point $x\in E$, on calcule $f(x)$.}
+%
+%\end{frame}
+
 \begin{frame}
-    \frametitle{Apprentissage automatique : fonctionement}
+    \frametitle{Apprentissage automatique : fonctionnement}
     On se donne $(\Omega,\mathcal{T},P)$ un espace probabilisé.
     Ainsi que 
     $(E,\mathcal{E})$,
@@ -310,10 +346,19 @@ age : 85 sex : 1 race : 0
     $(G,\mathcal{G})$
     des espaces mesurables.
     \begin{itemize}
-        \item $X:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow (E,\mathcal{E})$ Les données d'entrée (l'image)
-        \item $Y:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow (F,\mathcal{F})$ Les étiquettes (l'age)
-        \item $S:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow (G,\mathcal{G})$ L'attribut sensible (le genre ou la couleur de peau)
-        \item $f:(E,\mathcal{E})\rightarrow (F,\mathcal{F})$ Le modèle d'apprentissag automatique
+        \item  Les données d'entrée (l'image)
+            \begin{itemize}
+                \item \emph{$X$} prend ses valeurs dans \emph{$E$}
+            \end{itemize}
+        \item Les étiquettes (l'âge)
+            \begin{itemize}
+                \item \emph{$Y$} prend ses valeurs dans \emph{$F$}
+            \end{itemize}
+        \item L'attribut sensible (le genre ou la couleur de peau)
+            \begin{itemize}
+                \item \emph{$S$} prend ses valeurs dans \emph{$G$}
+            \end{itemize}
+        \item $f:(E,\mathcal{E})\rightarrow (F,\mathcal{F})$ Le modèle d'apprentissage automatique
     \end{itemize}
     \vspace{10px}
 
@@ -322,58 +367,78 @@ age : 85 sex : 1 race : 0
     \vspace{10px}
 
     \pause
-    \emph{Evaluation : on a un point $x\in E$, on calcul $f(x)$.}
-
+    \emph{Evaluation : on a un point $x\in E$, on calcule $f(x)$.}
 \end{frame}
-
 {
     \usebackgroundtemplate{\includegraphics[width=\paperwidth]{images/background/card/background.pdf}}
 \begin{frame}
     %\vspace{70px}
     \hspace{70px}
     \begin{minipage}{250px}
+        \centering
         \Large
         \textcolor{accent}{
             Quels sont les liens entre équité et confidentialité ?
         }
+
+        \normalsize
+        \vspace{20px}
+        Positionnement de mes travaux dans l'état de l'art
     \end{minipage}
 \end{frame}
 }
 
+%\begin{frame}
+    %\frametitle{Confidentialité : inférence de l'appartenance (MIA)}
+    %\centering
+    %\input{tikz/attack_mia}
+%\end{frame}
+%
+%\begin{frame}
+    %\frametitle{Confidentialité : inférence d'un attribut sensible (AIA)}
+    %\centering
+    %\input{tikz/attack}
+%\end{frame}
 \begin{frame}
-    \frametitle{Confidentialité : Inférence de l'appartenance (MIA)}
-    \centering
-    \input{tikz/attack_mia}
-\end{frame}
-
-\begin{frame}
-    \frametitle{Confidentialité : Inférence d'un attribut sensible (AIA)}
-    \centering
-    \input{tikz/attack}
+    \frametitle{Deux aspects de la confidentialité}
+    \begin{minipage}[t]{0.45\linewidth}
+        \centering
+        \input{tikz/attack_mia}
+        Inférence de l'appartenance aux données d'entraînement (MIA)
+    \end{minipage}
+    \hspace{10px}
+    \begin{minipage}[t]{0.45\linewidth}
+        \centering
+        \input{tikz/attack}
+        Inférence d'un attribut sensible (AIA)
+    \end{minipage}
 \end{frame}
 
 \begin{frame}
-    \frametitle{Imposer l'équitée}
-    \emph{L'algorithme d'entraînement peut être modifié pour imposer l'équitée au modèle finale.}
+    \frametitle{Imposer l'équité}
+    \emph{L'algorithme d'entraînement peut être modifié pour imposer l'équité au modèle final.}
     \begin{itemize}
         \item \textit{FairGrad: Fairness Aware Gradient Descent}, Gaurav Maheshwari and Michaël Perrot, 2022.
         \item \textit{Mitigating Unwanted Biases with Adversarial Learning}, Brian Hu Zhang and Blake Lemoine and Margaret Mitchell, 2018.
-        \item \textit{Deep Learning with Differential Privacy},
-             Martín Abadi and Andy Chu and Ian Goodfellow, 2016.
+        \item 
+             \textit{A reductions approach to fair classification.}
+             Agarwal, A. and  Beygelzimer, A. and Dudík, M. and Langford, J. and Wallach, H., 2018
+        %\item \textit{Deep Learning with Differential Privacy},
+        %     Martín Abadi and Andy Chu and Ian Goodfellow, 2016.
     \end{itemize}
 \end{frame}
 
 \begin{frame}
-    \frametitle{Intersection entre confidentialité et equitée}
+    \frametitle{Intersection entre confidentialité et équité}
     \begin{itemize}
-        \item  \emph{Il y a un compromis à faire entre équitée et MIA.}
+        \item  \emph{Il y a un compromis à faire entre équité et MIA.}
             \begin{itemize}
                 \item \textit{On the Privacy Risks of Algorithmic Fairness},
                 Hongyan Chang and Reza Shokri, 2021.
                 \item \textit{Differential Privacy Has Disparate Impact on Model Accuracy}, Eugene Bagdasaryan and Cornell Tech and Omid Poursaeed and Cornell Tech and Vitaly Shmatikov, 2019.
             \end{itemize}
         \pause
-        \item \emph{L'équitée et l'AIA présentent des similariées.}
+        \item \emph{L'équité et l'AIA présentent des similarités.}
             \begin{itemize}
                 \item \textit{Mitigating Unwanted Biases with Adversarial Learning}, Brian Hu Zhang and Blake Lemoine and Margaret Mitchell, 2018.
             \end{itemize}
@@ -400,7 +465,7 @@ age : 85 sex : 1 race : 0
 \end{frame}
 
 \begin{frame}
-    \frametitle{Positionement}
+    \frametitle{Positionnement}
     \centering
-    \input{images/tikz/ckoi/pos}
+    \input{images/tikz/ckoi/pos2}
 \end{frame}