GRARI Vincent

Doctor
Equipo : MLIA
Fecha de salida : 31/12/2021
https://lip6.fr/Vincent.Grari

Dirección de investigación : Marcin DETYNIECKI

Co-supervisión : LAMPRIER sylvain

Fair machine learning

Ces dernières années, on a assisté à une augmentation spectaculaire de l'intérêt académique et sociétal pour l'apprentissage automatique équitable. En conséquence, des travaux significatifs ont été réalisés pour inclure des contraintes d'équité dans l'objectif d'apprentissage des algorithmes d'apprentissage automatique. Le but principal est de s'assurer que les prédictions des modèles ne dépendent d'aucun attribut sensible comme le sexe ou l'origine d'une personne par exemple. Bien que cette notion d'indépendance soit incontestable dans un contexte général, elle peut théoriquement être définie de manières totalement différentes selon la façon dont on voit l'équité. Cette thèse donne d'une part, une vue d'ensemble des méthodologies appliquées dans ces différentes familles afin d'encourager les bonnes pratiques. Ensuite, nous identifions et complétons les lacunes en présentant de nouvelles métriques et des algorithmes de machine learning équitables.

Defensa : 22/06/2022

miembros del jurado :

Nicolas Usunier, Rapporteur, Facebook
Patrick Loiseau, Rapporteur, Inria
Catuscia Palamidessi, Examinateur, Lix, Inria
Arthur Charpentier, Examinateur, UQAM
Christophe Marsala, Examinateur, LIP6 Sorbonne Université
Sylvain Lamprier, Directeur de thèse, ISIR Sorbonne Université
Marcin Detyniecki, Directeur de thèse, AXA

Fecha de salida : 31/12/2021

Publicaciones 2020-2022

  • 2022
    • V. Grari : “Fair machine learning”, tesis, defensa 22/06/2022, dirección de investigación Detyniecki, Marcin, co-supervisión : Lamprier, sylvain (2022)
  • 2021
    • V. Grari, O. Hajouji, S. Lamprier, M. Detyniecki : “Learning Unbiased Representations via Rényi Minimization”, European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - ECML PKDD 2021, vol. 12976, Lecture Notes in Computer Science, Bilbao, Spain, pp. 749-764, (Springer International Publishing) (2021)
  • 2020
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