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6 Sep 2022 09:30 - 18:00
datacraft –
3 Rue Rossini
75009 Paris, France

Atelier – Comment constater, expliquer et prouver les biais ? (Nouvelle saison)

 

Est-ce que cet algorithme me trompe ? Comment constater, expliquer et prouver les biais ?

Après leur retour d’expérience le 22 avril et un premier atelier le 13 mai, Benoit et Eliot nous proposent un nouvel atelier pratique sur les biais dans les algorithmes de pricing ET de recommandation.

Votre mission, si vous l’acceptez, sera de vous confronter à un système de recommandations et/ou de pricing d’un site spécialement conçu pour l’occasion qui propose des réservations hôtelières (douteuses).
Vous devrez, uniquement en analysant les retours de l’API à vos requêtes, tenter de découvrir et prouver les biais qui y ont été cachés.

Il y aura un REX rapide (45minutes environ) avant l’atelier pour présenter le contexte de la régulation algorithmique. Pour ceux ayant assisté au REX du 22 avril, vous pourrez directement venir pour l’atelier pratique.

IMPORTANT : Il n’est pas nécessaire d’avoir assisté au premier REX et/ou atelier pour faire celui-ci, seule la maîtrise de python est pré-requise !
* Si vous avez participé au premier atelier : il y aura des biais à trouver dans l’ordre des recommandations cette fois !
* Si vous n’avez pas participé au premier atelier : il y aura une présentation de l’API et des biais à trouver dans le pricing et dans la recommandation. A vous de choisir lesquels chercher !

Programme :
9h30 – 10h30 : Introduction et REX sur la régulation algorithmique (risques, besoins, solutions, etc.).
10h30 – 12h : Présentation technique et découverte de l’environnement de l’atelier pratique.
12h-13h30 : Pause déjeuner
13h30-17h30 : Atelier pratique
17h30-18h : Mot de la fin – Échanges autour d’un verre

REGALIA a pour but de proposer des briques algorithmiques pour aider les autorités de régulation à auditer des systèmes de recommandation et de pricing.

Ce retour d’expérience sera animé par Benoit Rottembourg, directeur projet REGALIA INRIA et Eliot Moll, Ingénieur de Recherche en Data Science INRIA

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