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SUMMARY:Comparaison de librairies : AI Fairness et biais des algorithmes
DESCRIPTION:inscription\n			\n				\n				\n				\n				\n				Animé par Théo Alves Da Costa\, Manager data science\, Ekimetrics et Antoine Isnardy\, senior data scientist\, Danone. \nUn premier atelier a déjà eu lieu sur le sujet le 25 juin dernier. En collaboration entre les différents membres de la communauté datacraft\, nous avons lancé le cercle de réflexion sur la data science responsable avec de nombreuses questions autour des biais\, de la transparence\, et de l’empreinte environnementale des algorithmes. Nous souhaitons notamment travailler ensemble à l’élaboration d’outils et méthodologies open source pour transformer nos outils du quotidien et apporter des réponses concrètes sur les questions d’IA éthique. \nUn moment d’échange et de collaboration pour tester d’autres outils et construire ensemble cette boite à outil de la Data Science responsable. Au programme\, comparaison de différentes librairies permettant d’évaluer Fairness / Biais des algorithmes par 3 équipes en simultané sur un cas d’usage \n\nAI Fairness 360 (IBM) \naequitas \nWhat-if Tool (Google)\n\n  \nNos ateliers ont lieu en présentiel\, il y a suffisamment d’espace dans nos locaux pour accueillir les participants\, tout en respectant les gestes barrières (port du masque et distanciation). 
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