From a982848881ad9eb06069c6573d5c370cafbfff0b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jan Aalmoes <jan.aalmoes@inria.fr>
Date: Mon, 25 Nov 2024 16:34:41 +0100
Subject: Ajout figures AIA

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@@ -11,7 +11,7 @@
         \item $Y:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow (F,\mathcal{F})$ Les étiquettes
         \item $S:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow (G,\mathcal{G})$ L'attribut sensible
         \item $f:(E,\mathcal{E})\rightarrow (F,\mathcal{F})$ Le modèle d'apprentissag automatique
-        \item $\hat{Y}=f\circ X$ La prédiction
+        \item $\hat{Y}=f\circ X$ La sortie (prédiction, logit, etc.)
     \end{itemize}
 \end{frame}
 \begin{frame}
@@ -21,7 +21,7 @@
             P(f\circ X=Y)
         \end{equation*}
     \end{definition}
-
+    \pause
     \begin{definition}[Exactitude équilibrée\footnote{\textit{Balanced accuracy}}]
         \begin{equation*}
             \frac{1}{\#F}\sum_{i\in F}P(f\circ X=i\mid Y=i)
@@ -34,7 +34,7 @@
     \label{def:background-eq-dp}
         $\hat{Y}$ satisfait la \emph{parité démographique} pour $S$ si et seulement si : $\forall (y,s_1,s_2)\in F\times G\times G~P(\hat{Y}=y | S=s_1) = P(\hat{Y}=y | S=s_2)$.
     \end{definition}
-
+    \pause
     \begin{definition}
         \label{def:background-eq-eoo}
         $\hat{Y}$ satisfait l'\emph{équité des chances} pour $S$ si et seulement si : $\forall (\hat{y},y,s_1,s_2)\in E\times E\times G\times G \quad 
@@ -42,6 +42,17 @@
     \end{definition}
 \end{frame}
 
+\begin{frame}
+    \frametitle{Imposer l'équitée}
+    \emph{L'algorithme d'entraînement peut être modifié pour imposer l'équitée au modèle finale.}
+    \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.
+    \end{itemize}
+\end{frame}
+
 \begin{frame}
     \frametitle{Confidentialité : Inférence de l'appartenance (MIA)}
     \input{tikz/attack_mia}
@@ -50,11 +61,6 @@
     \frametitle{Confidentialité : Inférence d'un attribut sensible (AIA)}
     \input{tikz/attack}
 \end{frame}
-
-\begin{frame}
-    \frametitle{Intersection intre confidentialité et equitée}
-\end{frame}
-
 \begin{frame}
     \frametitle{Pourquoi se concentrer sur ces deux enjeux ?}
     \begin{itemize}
@@ -62,6 +68,56 @@
             \pause
         \item Deux notions capitales pour tous les aspects de l'IA.
             \pause
-        \item La confidentialité est uniquement étudiée sous l'angle de la MIA.
+        \item La confidentialité est surtout étudiée sous l'angle de la MIA.
     \end{itemize}
 \end{frame}
+
+\begin{frame}
+    \frametitle{Confidentialtié différentielle}
+    \begin{definition}[$\varepsilon,\delta$-DP]
+        Soit $\mathcal{D}$ un ensemble avec la relation $\sim$.
+        Soit $M$ une fonction sur $\mathcal{D}$.
+        On dit que $M$ satisfait $\varepsilon,\delta$-DP si et seulement si
+
+        \begin{equation}
+            \forall D\in\mathcal{D}~\forall D\in[D]_\sim~
+            P(M(D)\in S)\leq e^{\varepsilon}P(M(D')\in S)+\delta
+        \end{equation}
+    \end{definition}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+    \frametitle{Intersection entre confidentialité et equitée}
+    \begin{itemize}
+        \item  \emph{Il y a un compromis à faire entre équitée 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.}
+            \begin{itemize}
+                \item \textit{Mitigating Unwanted Biases with Adversarial Learning}, Brian Hu Zhang and Blake Lemoine and Margaret Mitchell, 2018.
+            \end{itemize}
+    \end{itemize}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+    \frametitle{Intuition}
+    \begin{figure}
+        \begin{subfigure}{0.4\textwidth}
+            \includegraphics[width=150px]{images/figures/before.pdf}
+            \caption{Avant rééquilibrage adverse\textsuperscript{1}}
+        \end{subfigure}
+        \begin{subfigure}{0.4\textwidth}
+            \includegraphics[width=150px]{images/figures/after.pdf}
+            \caption{Après rééquilibrage adverse}
+        \end{subfigure}
+    \end{figure}
+    \textit{Mitigating Unwanted Biases with Adversarial Learning}, Brian Hu Zhang and Blake Lemoine and Margaret Mitchell, 2018.
+
+    \vspace{50px} 
+    \footnotesize
+    \textsuperscript{1}\textit{Adversarial debiasing}
+\end{frame}
-- 
cgit v1.2.3

