Séminaire: Comprendre les tensions et convergences entre vie privée et éthique pour le développement responsable de l’apprentissage machine
Les modèles d’apprentissage machine sont désormais omniprésents au sein de notre société. Toutefois, leur utilisation répandue soulève d’importants enjeux touchant la vie privée et l’éthique, surtout si leurs prédictions sont appliquées dans des domaines où elles peuvent avoir un impact significatif sur les individus. Pour comprendre la meilleure façon d’intégrer de manière responsable la protection de la vie privée et l’éthique à l’élaboration des modèles d’apprentissage machine, nous devons d’abord avoir une vision claire de la manière dont ces concepts interagissent. L’objectif de ce séminaire est précisément de discuter cette question en suivant une approche interdisciplinaire qui se trouve au carrefour de l’informatique, du droit et de l’éthique.
Les principaux résultats discutés sont le fruit d’un projet financé par le Commissariat à la protection de la vie privée du Canada lors de l’appel 2020-2021.
Animation / modération:
Hugo Cyr, professeur au Département des sciences juridiques, UQAM
Introduction et présentation des principaux enjeux:
Ulrich Aïvodji, postdoctorant, UQAM
Céline Castets-Renard, professeure et titulaire de la Chaire de recherche de l’Université sur l’intelligence artificielle responsable à l’échelle mondiale, Université d’Ottawa
Sébastien Gambs, professeur au Département d’informatique, UQAM
Aude Marie Marcoux, doctorante et chargée de cours à l’École des sciences de la gestion, UQAM
Dominic Martin, professeur au Département d’organisation et ressources humaines, UQAM
Retour et commentaires par les discutants:
Pierre-Luc Déziel, professeur à la Faculté de droit, Université Laval
Jocelyn Maclure, professeur à la Faculté de philosophie, Université Laval
Période de questions du public
