
\begin{frame}
    \frametitle{Etude des CCA}
    \begin{definition}
        Un CCA est un classifieur ayant une \emph{prédiction indépendante de l'étiquette}.
        C'est-à-dire que pour un classifieur $f: E\rightarrow F$.
        Avec une étiquette $Y:\Omega\rightarrow F$
        et une entrée $X:\Omega\rightarrow E$.
        Alors pour $\hat{Y}=f\circ X$, nous avons 
        \emph{$P_{(Y,\hat{Y})} = P_Y\otimes P_{\hat{Y}}$}
    \end{definition}
    \pause
    \begin{lemma}
        \label{lemme:aia-xycca}
        Soit $(\Omega,\mathcal{T},P)$ un espace probabilisé.
        Soient $X:(\Omega,\mathcal{T}) \rightarrow (E,\mathcal{E})$ et $Y:\Omega \rightarrow (F,\mathcal{F})$ des variables aléatoires.
        Les deux propositions suivantes sont équivalentes :
        \begin{enumerate}
            \item $P_{(X,Y)} = P_X\otimes P_Y$.
            \item Toute fonction mesurable $f:(E,\mathcal{T})\rightarrow (F,\mathcal{F})$ est un CCA pour prédire $Y$ à partir de $X$.
        \end{enumerate}
    \end{lemma}
\end{frame}

\begin{frame}
    \frametitle{Etude des CCA}
    \begin{propriete}
        \label{prop:CCA_BA}
        Les CCA ayant comme image $ F$ ont une exactitude équilibrée égale à $\frac{1}{\# F}$.
    \end{propriete}
    \pause
    \begin{theorem}
        \label{th:fini-bacca}
        En notant $BA(f)$ l'exactitude équilibrée de $f$.
        \begin{equation*}
            \forall f~BA(f)=\frac{1}{\#F} \iff
            \forall f~\text{$f$ est un CCA}
        \end{equation*}
    \end{theorem}
\end{frame}

\begin{frame}
    \begin{definition}[DemParLvl]
        Soit $(\Omega,\mathcal{T},P$) un espace probabilisé.
        Soit $(E,\mathcal{E})$ un espace mesurable.
        Soient
        \begin{align*}
            X:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow(E,\mathcal{E})\\
            Y:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow(\{0,1\},\mathcal{P}(\{0,1\}))\\
            S:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow(\{0,1\},\mathcal{P}(\{0,1\}))\\
        \end{align*}
        Soit $f:\{0,1\}\rightarrow\{0,1\}$.
        Alors,
        \begin{equation*}
            DemParLvl(f) = |P(f\circ X=0\mid S=0) - P(f\circ X=0\mid S=1)|
        \end{equation*}
    \end{definition}
    \pause
    \begin{propriete}
        \label{prop:aia-dpl0}
        Un classifieur qui satisfait la parité démographique a un DemParLvl égal à zéro.
    \end{propriete}
\end{frame}
\begin{frame}
    \begin{definition}[Parité démographique généralisée]
        \label{def:aia-dempargen}
    Soit $(\Omega,\mathcal{T},P$) un espace probabilisé.
    Soient $(E,\mathcal{E})$, $(F,\mathcal{F})$ et $(G,\mathcal{G})$ des espaces mesurables.
    Soient les variables aléatoires suivantes : 
    \begin{itemize}
        \item $X:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow (E,\mathcal{E})$
        \item $Y:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow (F,\mathcal{F})$
        \item $S:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow (G,\mathcal{G})$
        \item $f:(E,\mathcal{E})\rightarrow (F,\mathcal{F})$
    \end{itemize}
    Alors $f$ satisfait la parité démographique généralisée si et seulement si 
    \begin{equation*}
        P_{f\circ X,S} = P_{f\circ X}\otimes P_S
    \end{equation*}
    Dit autrement, si et seulement si le classifieur $f$ est un CCA pour prédire $S$ à partir de $X$.
    \end{definition}
\end{frame}

\begin{frame}
    \begin{propriete}
        Si un classifieur binaire satisfait la parité démographique généralisée alors il satisfait la parité démographique.
    \end{propriete}
\end{frame}

\begin{frame}

    \begin{theorem}
        \label{th:aia-dpgood}
        Les deux propositions suivantes sont équivalentes :
        \begin{enumerate}
            \item Le modèle cible satisfait la parité démographique .
            \item Toutes les attaques utilisant la prédiction pour inférer l'attribut sensible sont des CCA.
        \end{enumerate}

        Et aussi, les deux propositions suivantes sont équivalentes :
        \begin{enumerate}
            \item Le modèle cible satisfait la parité démographique généralisée.
            \item Toutes les attaques utilisant le logit pour inférer l'attribut sensible sont des CCA.
        \end{enumerate}
    \end{theorem}
\end{frame}

\begin{frame}
    \begin{propriete}
        \label{prop:aia-demparlvl}
        Soient $(\Omega,\mathcal{T},P)$ un espace probabilisé et $(\{0,1\}$, $\mathcal{P}(\{0,1\}))$ des espaces mesurables.
        Soient les variables aléatoires suivantes
        \begin{itemize}
            \item L'étiquette $Y:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow (\{0,1\},\mathcal{P}(\{0,1\}))$
            \item La donnée d'entrée $X:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow(\{0,1\},\mathcal{P}(\{0,1\})$
            \item L'attribut sensible $S:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow(\{0,1\},\mathcal{P}(\{0,1\}))$
            \item L'attaque $a:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow(\{0,1\},\mathcal{P}(\{0,1\}))$
            \item Le modèle cible $f:(\Omega,\mathcal{T})\rightarrow(\{0,1\},\mathcal{P}(\{0,1\}))$
        \end{itemize}
        Alors nous avons 
        \begin{equation*}
            \text{max}_{a}BA(a) = \frac{1}{2}(1+\text(DemParLvl(f)))
        \end{equation*}
    \end{propriete}
\end{frame}

\begin{frame}
    \begin{theorem}
        \label{th:aia-bluey}
        Soit $(\Omega,\mathcal{T},P)$ un espace probabilisé.
        Soient $(E,\mathcal{E})$ et $(F,\mathcal{P}(F))$ des espaces mesurables avec $F$ un ensemble fini.
        Soient les variables aléatoires suivantes :
        \begin{itemize}
            \item $X:\Omega\rightarrow E$
            \item $Y:\Omega\rightarrow F$
        \end{itemize}
        Soit $A$ l'ensemble des fonctions mesurables de $(E,\mathcal{E})$ dans $(F,\mathcal{P}(F))$.
        Nous appelons $BA$ la fonction qui à toutes les fonctions $a$ de $A$ associe l'exactitude équilibrée de $a \circ X$ pour l'étiquette $Y$.
        \begin{equation*}
        \exists a\in A~BA(a)< \frac{1}{\#F}
        \implies
        \exists a\in A~BA(a)>\frac{1}{\#F}
        \end{equation*}
    \end{theorem}
\end{frame}

\begin{frame}
    \begin{figure}
        \centering
        \input{tikz/data}
        \label{fig:aia-data}
    \end{figure}
\end{frame}

\begin{frame}
    \frametitle{Experimental validation on prediction: results}
    \begin{figure}
        \captionsetup{singlelinecheck=off}
        \centering
        \begin{subfigure}{0.4\textwidth}
            \centering
            \scriptsize
            \begin{itemize}
                \item \emph{Labeled Faces in the Wild (images)}
                \item ML = Convolutional Neural Network 
            \end{itemize}
            \includegraphics[width=150px]{images/figures/advdebias/lfw/lfw_advdeb_attack_hard_sex.pdf}
        \end{subfigure}
        \hspace{0.1\textwidth}
        \begin{subfigure}{0.4\textwidth}
            \centering
            \scriptsize
            \begin{itemize}
                \item \emph{COMPAS recidivism dataset (tabular)}
                \item ML = Random Forest
            \end{itemize}
            \includegraphics[width=150px]{images/figures/advdebias/compas/compas_advdeb_attack_hard_sex.pdf}
        \end{subfigure}
    \end{figure}
    \vspace{10px}

    \scriptsize
    \begin{tabular}{lll}
        &\emph{Regularization}&\emph{Value}\\ 
        \emph{Baseline}&None&Attack result\\
        \emph{Theoretical}&Adversarial debiasing&$\frac{1}{2}(1+DemParLvl)$\\
        \emph{Empirical}&Adversarial debiasing&Attack result\\
    \end{tabular}
\normalsize
    \hspace{10px}
Attack surface = $1_{[\tau,1]}\circ f\circ X$.
\end{frame}

\begin{frame}
    \frametitle{Experimental validation on logit: results}
    \begin{figure}
        \captionsetup{singlelinecheck=off}
        \centering
        \begin{subfigure}{0.4\textwidth}
            \centering
            \scriptsize
            \begin{itemize}
                \item \emph{Labeled Faces in the Wild (images)}
                \item ML = Convolutional Neural Network 
            \end{itemize}
            \includegraphics[width=150px]{images/figures/advdebias/lfw/lfw_advdeb_attack_soft_experimental_sex.pdf}
        \end{subfigure}
        \hspace{0.1\textwidth}
        \begin{subfigure}{0.4\textwidth}
            \centering
            \scriptsize
            \begin{itemize}
                \item \emph{COMPAS recidivism dataset (tabular)}
                \item ML = Random Forest
            \end{itemize}
            \includegraphics[width=150px]{images/figures/advdebias/compas/compas_advdeb_attack_soft_experimental_sex.pdf}
        \end{subfigure}
    \end{figure}
    \vspace{10px}

    \scriptsize
    \begin{tabular}{lll}
        &\emph{Regularization}&\emph{Value}\\ 
        \emph{Baseline}&None&Attack result\\
        \emph{AdvDebias}&Adversarial debiasing&Attack result\\
    \end{tabular}
\normalsize
    \hspace{10px}
Attack surface = $f\circ X$.
\end{frame}
