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13 résultats
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Some critical and ethical perspectives on the empirical turn of AI interpretabilityTechnological Forecasting and Social Change, 2022, 174, pp.121209. ⟨10.1016/j.techfore.2021.121209⟩
Article dans une revue
hal-03395823v1
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Confronter la proposition de réglementation européenne aux incidents éthiques de l’IA[Rapport de recherche] Chaire Good in Tech; Institut Mines-Télécom Business School (Institut Mines-Télécom); Sciences po Paris. 2021, pp.50
Rapport
hal-03395587v1
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Critical empirical study on black-box explanations in AIICIS 2021 : 42nd International Conference on Information Systems, Association for Information Systems (AIS), Dec 2021, Austin, Texas, United States
Communication dans un congrès
hal-03357663v1
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The displacement of reality tests. The selection of individuals in the age of machine learningDistinktion: Journal of Social Theory, 2023, People Like You: A New Political Arithmetic. Guest editors: Sophie Day, Celia Lury and Helen Ward, 24 (2), pp.217-240. ⟨10.1080/1600910X.2023.2221398⟩
Article dans une revue
hal-04178769v1
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How Big Data modifies tools for responsible AI?ICIS 2019 : International Conference on Information Systems, Dec 2019, Munich, Germany
Communication dans un congrès
hal-02486736v1
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Une cartographie Web de l'écosystème IA en France2019
Autre publication scientifique
hal-02997271v1
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From reality to world. A critical perspective on AI fairnessJournal of Business Ethics, 2022, Special Issue on Business Ethics in the Era of Artificial Intelligence, 178 (4), pp.945-959. ⟨10.1007/s10551-022-05055-8⟩
Article dans une revue
hal-03549730v1
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“The displacement of reality tests: The selection of individuals in the age of machine learning”Workshop “People Like You: A New Political Arithmetic”, Jun 2021, University of Warwick, United Kingdom
Communication dans un congrès
hal-03621535v1
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Formaliser l'équité en Machine Learning. Revue des méthodes de "fairness" en apprentissage superviséDATAIA Days on Safety and AI, Sep 2019, Palaiseau, France. Dataia - Université Paris Saclay, 2019
Poster de conférence
hal-02540719v1
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Some critical and ethical perspectives on the empirical turn of AI interpretability2021
Pré-publication, Document de travail
hal-03349529v1
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Un cadre d’autorégulation pour l’éthique de L’IA : opportunités et défisVie et Sciences de l'Entreprise, 2023, 216-217, pp.288-311. ⟨10.3917/vse.216.0288⟩
Article dans une revue
hal-04199908v1
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Re-enacting machine learning practices to enquire into the moral issues they poseConvergence, 2024, 30 (1), pp.66-93. ⟨10.1177/13548565231174584⟩
Article dans une revue
hal-04446604v1
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Interprétabilité en Machine Learning, revue de littérature et perspectivesSéminaire Good In Tech. "Développement de technologies responsables", Apr 2019, Paris, France
Communication dans un congrès
hal-02540761v1
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