La Fondation Abeona soutient des projets de recherche thérapeutique utilisant l’intelligence artificielle en neurosciences, et souhaite catalyser la réflexion sur le sujet de l’équité en sciences des données.
« Data Science for Fairness and Equality» L’intelligence artificielle est source de progrès L'intelligence artificielle commence à être utilisée dans notre vie de tous les jours, changeant la manière dont nous apprenons, travaillons… En santé par exemple, à partir des données disponibles en quantité et qualité de plus en plus importantes, les nouvelles techniques d’apprentissage automatique deviennent une aide précieuse au diagnostic et à la recommandation de traitements personnalisés. Mais il y a des risques de biais dans les données et les algorithmes Dans l'apprentissage automatique, les algorithmes sont nourris par les données à partir desquelles ils apprennent. Cela permet des recommandations et des décisions à la fois plus précises et plus justes, puisque les mêmes règles s’appliquent à tout le monde. Mais les données historiques peuvent être biaisées et défavoriser des personnes en fonction de leur origine sociale, de leur sexe, de leur race, de leur âge... Et ces biais sont "appris", et parfois même amplifiés. Comment s’assurer d’être équitable ? Qu’est-ce que faire des recommandations justes, ou équitables ? Comment peut-on bénéficier des avancées des sciences des données, par exemple pour de nouveaux traitements médicaux plus performants, en étant le plus équitables possibles ? Ou pour être plus équitables dans l’aide à l’orientation des élèves, et dans les recrutements et promotions en entreprise ?
