Khaoula Chehbouni est étudiante en première année de doctorat à l’Université McGill et au Mila sous la supervision de la professeure Golnoosh Farnadi. Ses travaux de recherche tournent autour de l’intelligence artificielle responsable, plus précisément les enjeux d’équité et de confidentialité dans les grands modèles de langage et les modèles génératifs. Avant cela, elle a travaillé comme scientifique de données dans le département de recherche de Statistique Canada, et a complété sa maîtrise en intelligence d’affaires à HEC Montréal sous la supervision des professeurs Gilles Caporossi et Golnoosh Farnadi.
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Vers une IA inclusive : Comprendre les biais dans les modèles d’apprentissage automatique
Les modèles d’apprentissage automatique encodent de nombreux biais et les amplifient, entraînant divers préjudices sociétaux. Dans cette présentation, nous discutons de la manière dont les biais se propagent à travers le pipeline d’apprentissage automatique et entraînent des préjudices. Nous mettons également en lumière les efforts d’atténuation existants en mettant l’accent sur les grands modèles de langage.
