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@@ -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} |