Ce que j'étudie, et ce qui en fait un ensemble

01

Assurance et redevabilité de l'IA

Les affirmations portant sur un système d'IA devraient pouvoir être vérifiées par quelqu'un qui n'a pas participé à sa construction.

Quelles preuves relatives à un système d'IA suffisent à une décision donnée, prise par une fonction donnée, dans un déploiement donné ?

02

IA collaborative préservant la vie privée

Des institutions qui ne peuvent pas mettre leurs données sensibles en commun peuvent tout de même apprendre ensemble, à condition que la gouvernance soit construite avec la méthode.

Que faut-il établir, techniquement et institutionnellement, pour qu'une analyse fédérée sur des données sensibles soit digne de confiance et pas seulement décentralisée ?

03

Systèmes adaptatifs centrés sur l'humain

Les systèmes qui s'adaptent aux personnes doivent être honnêtes sur le peu qu'ils savent de la personne qu'ils ont en face d'eux.

Comment les systèmes adaptatifs et sensibles aux affects peuvent-ils soutenir l'apprentissage et le bien-être sans surinterpréter des signaux rares et intimes ?

04

Gouvernance des données d'intérêt général

La gouvernance des données de l'éducation et des données des enfants détermine ce que la technologie a le droit de devenir.

Comment les institutions publiques devraient-elles gouverner les données de personnes qui ne peuvent pas consentir de façon éclairée, et qu'est-ce que cela exige des systèmes bâtis sur ces données ?