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The Politics of Machine Learning Evaluation: From Present to Future

Le médialab reçoit Anna Schjøtt Hansen et Dieuwertje Luitse pour le prochain séminaire du 3 juin 2025. Elles feront une présentation d'ouverture sur les politiques d'évaluation de l'apprentissage automatique, avant d'ouvrir une discussion collective sur un prochain numéro de la revue Digital Society consacré au même sujet.

Rendez-vous, Séminaire de recherche

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Salle K.011, 1 place Saint Thomas d'Aquin 75007 Paris

Résumé

Les données sont-elles suffisamment bonnes à des fins d'entrainements ? Le modèle est-il suffisamment précis ? Le taux d'erreur est-il suffisamment faible ? Ces questions sur la qualité sont au cœur même du processus d'évaluation de l'apprentissage automatique et peuvent également être considérées comme un processus hautement politique dans le développement de ces systèmes. Les implications politiques de l'apprentissage automatique suscitent déjà un intérêt croissant en ce qui concerne, par exemple, la construction d'ensembles de données et les capacités politiques de modèles spécifiques ou de techniques algorithmiques fondamentales. Cependant, on s'est moins intéressé à la politique des pratiques et techniques d'évaluation en apprentissage automatique.

Dans cette présentation, nous retraçons la manière dont l'évaluation de l'apprentissage automatique a été étudiée et conceptualisée dans les domaines des études critiques sur l'IA et des études sur la science et la technologie (STS). Nous soulignons en particulier le passage d'une recherche sur l'évaluation scientifique de l'apprentissage automatique en « laboratoire » à des formes d'évaluation de plus en plus industrielles dans des domaines sociétaux.

En outre, nous célébrons le lancement prochain de la collection thématique « The Politics of ML Evaluation » dans Digital Society, éditée en collaboration avec Tobias Blanke et avec plusieurs contributions du médialab de Sciences Po. Nous utilisons ces contributions pour illustrer les approches et compréhensions émergentes de la politique et des implications de l'évaluation des apprentissages automatiques. Ces approches illustrent la nécessité d'une prise de conscience historique, d'une attention aux tentatives plus larges d'infrastructures d'évaluation standardisées, et de comptes-rendus situés de l'évaluation des apprentissages automatiques dans la pratique.

Biographie

Anna Schjøtt Hansen est anthropologue technologique et doctorante au département d'études des médias de l'université d'Amsterdam. Dans le cadre de sa recherche doctorale, elle explore de manière ethnographique la façon dont les connaissances sur l'intelligence artificielle (IA) sont produites et font l'objet d'interventions dans différents sites liés aux médias, notamment les initiatives sectorielles soutenant l'IA dans le journalisme, le développement interne de l'IA à la BBC et au sein du Musée des médias d'Amsterdam. Ce faisant, elle vise à examiner de manière critique les politiques de production de connaissances et leurs implications pour le secteur des médias. Elle est membre du AI, Media & Democracy Lab et du Cultural AI Lab. De plus, elle co-organise la série de conférences en ligne Critical AI Studies Seminar series et co-édite actuellement la collection thématique dans Politics of Machine Learning Evaluation in Digital Society.

 

Dieuwertje Luitse est doctorante au département d'études des médias de l'université d'Amsterdam (UvA). Ses recherches portent sur l'éthique, la politique et le pouvoir des données, les systèmes d'intelligence artificielle (IA) et le développement d'applications dans le domaine de la santé. Ce projet fait partie de la priorité de recherche interdisciplinaire de l'UvA pour AI for Health decision-making, qui rassemble des chercheurs en informatique, en médecine, en droit et en sciences humaines. Dans le cadre de ses activités de recherche, Dieuwertje est co-organisatrice du Critical AI Seminar Series organisée par le groupe de recherche Critical Data and AI à la Faculté des sciences humaines de l'UvA, et co-éditrice de la collection thématique dans Politics of Machine Learning Evaluation in Digital Society.

Informations pratiques

Ce séminaire se déroulera en présentiel et en distanciel, le mardi 3 juin de 14h à 16h, en salle K.011, 1 Place Saint-Thomas d'Aquin, 75007 Paris.

L'inscription est obligatoire via ce lien.