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# Informatique# Ordinateurs et société# Technologies émergentes# Apprentissage automatique

Assurer l'équité dans l'informatique omniprésente

Un appel à des pratiques éthiques dans la technologie pour tous les horizons.

― 6 min lire


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Table des matières

L'informatique ubiquitaire, ou UbiComp, désigne une technologie qui est partout et qui interagit avec notre vie quotidienne, souvent sans qu'on s'en rende compte. On trouve cette technologie dans des appareils comme les smartphones et les gadgets portables. Récemment, on a cherché à intégrer l'Apprentissage automatique (ML) dans l'UbiComp, rendant ces appareils plus intelligents et plus performants. Cependant, en avançant, il est crucial de s'assurer que cette technologie soit juste et éthique.

L'Importance de l'Équité

L'équité dans la technologie signifie que tout le monde, peu importe d'où il vient, devrait bénéficier également des avancées. Dans le contexte de l'UbiComp, c'est super important, surtout que ces technologies peuvent impacter la santé et le bien-être des gens. Par exemple, les appareils de santé qui surveillent nos activités, notre sommeil ou d'autres signes vitaux doivent être précis et fiables pour tous. Malheureusement, certaines études montrent que certains appareils peuvent ne pas fonctionner correctement pour tous les groupes raciaux ou socio-économiques, ce qui entraîne des résultats injustes.

Problèmes Actuels dans l'UbiComp

Malgré l'intérêt croissant pour l'équité dans l'apprentissage automatique, l'UbiComp n'a pas encore exploré ce domaine en profondeur. Beaucoup de problèmes viennent de la façon dont les Données sont collectées et utilisées. Par exemple, des capteurs pourraient mal classer des individus en fonction de leur couleur de peau, ou certains groupes pourraient être sous-représentés dans les données utilisées pour entraîner des algorithmes. Cela peut mener à des systèmes biaisés contre certaines populations, créant des disparités dans les soins de santé ou d'autres services.

De plus, beaucoup des données collectées pour la recherche sont faites dans des environnements contrôlés, qui ne reflètent pas forcément le monde réel. Cela veut dire que les résultats tirés de ces études pourraient ne pas être applicables à tout le monde. En plus, le caractère urgent des données dans l'UbiComp rend difficile l'identification des biais, car ces biais pourraient ne pas être évidents tant qu'ils ne produisent pas de résultats nuisibles.

Le Besoin d'une Approche Communautaire

Pour s'attaquer à ces problèmes, il est vital de construire une communauté qui se concentre sur des pratiques justes et Éthiques dans l'UbiComp. Cette communauté devrait inclure des chercheurs, des praticiens et des experts de l'industrie qui peuvent partager leurs connaissances et collaborer sur des solutions. On doit créer des espaces où les gens peuvent discuter des implications de l'UbiComp sur la société, la technologie et les questions légales.

Perspectives Clés à Considérer

Il y a quelques domaines clés qui ont besoin d'attention :

  1. Perspective Sociale : Il est essentiel de comprendre comment l'équité se rapporte à la recherche en UbiComp. Cela implique d'examiner comment les technologies peuvent être conçues pour respecter les droits individuels et ne pas causer de dommages.

  2. Perspective Technique : Les chercheurs doivent se pencher sur les pratiques de données et travailler sur des moyens de réduire les biais dans les technologies UbiComp. Cela signifie développer de meilleures méthodes de collecte de données et analyser comment les ensembles de données peuvent être plus inclusifs.

  3. Perspective Légale : De nouvelles politiques et réglementations sont mises en place pour guider le développement des technologies d'IA. Comprendre ces cadres légaux aidera les chercheurs à aligner leur travail avec les lois existantes tout en plaidant pour des protections adéquates.

Atelier pour Discussion et Collaboration

Pour faire avancer ces discussions, un atelier sera organisé pour explorer l'équité dans l'UbiComp. Cela offrira une plateforme aux chercheurs et praticiens pour se rassembler et partager leurs expériences, préoccupations et idées. L'objectif est d'évaluer les thèmes sociaux et techniques en évolution liés à l'équité dans les technologies UbiComp. Les participants auront la chance de s'engager dans des activités collaboratives, leur permettant de réfléchir et de développer de nouvelles approches face aux défis éthiques.

Aborder des Questions Clés

L'atelier se concentrera également sur plusieurs questions cruciales :

  • Comment peut-on adapter la recherche existante sur l'équité au domaine de l'UbiComp ?
  • À quoi ressemble l'équité dans les pratiques uniques de données et de modélisation utilisées dans l'UbiComp ?
  • Comment peut-on collecter des données de manière éthique et s'assurer qu'elles soient représentatives ?
  • Quelles méthodes peuvent être développées pour créer des données synthétiques équitables ou trouver des échantillons divers dans le monde réel ?
  • Comment l'équité peut-elle être intégrée dans tout le processus de développement technologique ?

Répondre à ces questions aidera non seulement la communauté UbiComp, mais créera aussi des opportunités de collaboration entre diverses disciplines, y compris le droit, la sociologie et la psychologie.

Construire un Réseau et une Collaboration

L'intention est aussi de créer un réseau international de chercheurs axé sur l'équité dans l'UbiComp. Ce réseau aidera à faire avancer les agendas de recherche, à poursuivre des opportunités de financement et à organiser de futurs ateliers sur ce sujet crucial. En sensibilisant et en promouvant des considérations éthiques, on peut encourager plus de gens à intégrer l'équité dans leur travail.

Objectifs à Long Terme

À long terme, l'atelier vise à approfondir la compréhension des questions éthiques entourant la technologie ubiquitaire. L'espoir est d'établir une communauté durable qui puisse promouvoir des discussions et le partage de connaissances sur l'équité dans la technologie. Finalement, un numéro de revue sera préparé, mettant en avant des recherches et des idées dérivées de l'atelier.

Importance de la Diversité et de l'Accessibilité

L'inclusivité est une valeur clé de l'atelier. Il cherche à créer un environnement qui accueille des personnes de divers horizons, s'assurant que toutes les voix soient entendues. Les organisateurs s'engagent à représenter la diversité dans leur sélection de conférenciers et de participants. Ils visent également à rendre l'atelier accessible au plus grand nombre, permettant à chacun de participer aux discussions et aux activités.

Conclusion

Alors qu'on continue d'intégrer l'apprentissage automatique dans l'informatique ubiquitaire, le besoin d'équité et de pratiques éthiques devient de plus en plus important. En construisant une forte communauté axée sur ces questions, on peut s'assurer que les technologies UbiComp bénéficient à tout le monde. Grâce aux discussions, aux collaborations et à un engagement partagé pour des pratiques éthiques, on peut travailler vers un avenir technologique plus équitable.

Source originale

Titre: FairComp: Workshop on Fairness and Robustness in Machine Learning for Ubiquitous Computing

Résumé: How can we ensure that Ubiquitous Computing (UbiComp) research outcomes are both ethical and fair? While fairness in machine learning (ML) has gained traction in recent years, fairness in UbiComp remains unexplored. This workshop aims to discuss fairness in UbiComp research and its social, technical, and legal implications. From a social perspective, we will examine the relationship between fairness and UbiComp research and identify pathways to ensure that ubiquitous technologies do not cause harm or infringe on individual rights. From a technical perspective, we will initiate a discussion on data practices to develop bias mitigation approaches tailored to UbiComp research. From a legal perspective, we will examine how new policies shape our community's work and future research. We aim to foster a vibrant community centered around the topic of responsible UbiComp, while also charting a clear path for future research endeavours in this field.

Auteurs: Sofia Yfantidou, Dimitris Spathis, Marios Constantinides, Tong Xia, Niels van Berkel

Dernière mise à jour: 2023-09-22 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2309.12877

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.12877

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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