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Consultante data/IA chez Datactivist (expertise genre et données / transparence algo publics), ex. resp. numerique ESJPRO, ex. resp. dev éditorial médias, journaliste. Artic, Berlin, freediving, surf & lindyhop
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"Staffers from the Elon Musk-affiliated Department of Government Efficiency (DOGE) reportedly entered NOAA offices earlier this month, before Lutnick’s confirmation."
Read more: thehill.com/policy/energ...
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J’ai envie de pleurer de bonheur 🥹
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J’ai vu !!!!!!!!!
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T’y va franchement, j’aime 👍
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Léa Rogliano et Alice Demaret, du FARI, concluent cette matinée consacrée à la transparence algorithmiques et aux question de médiation et d'inclusion. Merci d'avoir suivi ce fil et à bientôt ! #ALGOLIT
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Par ailleurs, "c'est là" ([l'IA], souligne Nathanaël Ackerman, "il faut former à ça pour éviter les catastrophes". #ALGOLIT
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Question de Léa Gislais sur l'utilisation systématique de l'IA et du peu de questionnement. Nathanaël Ackerman répond qu'il y a des demandes de citoyens pour avoir des réponses 24h/24 (il me semble que les enquêtes en France ne vont pas dans ce sens, je n'ai pas le temps de retrouver les sources)
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Très longue question de Loup Cellar sur l'application concrète de l'IA Act. Nathanaël Ackemern : "on y travaille ardemment et de manière assez ouverte. La commission va publier dans quelques semaines des grande enquêtes adressées aux entreprises, aux services publics et aux citoyens." #ALGOLIT
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L'outil d'évaluation du projet IA d'un point de vue éthique évoqué dans le post précédent : altai.ai4belgium.be #ALGOLIT
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"Il faut former à tous les âges des gens quelque que soit leur niveau de connaissance sur les sujets techniques", insiste Nathanaël Ackerman. "L'offre est parfois abondante et difficile à décrypter." #ALGOLIT
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Il revient aussi sur l'IA Act qui couvre toute la chaine de valeur de l'AI. Côté service public, il rappelle l'enjeu d'exemplarité forte. Nathanaël Ackerman évoque un outil d'évaluation de la position éthique pour un projet d'AI et rappelle que le 1er enjeu c'est la formation #ALGOLIT
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Il y a des risques, mais ces risques peuvent aussi être découverts grâce à l'IA. Nathanaël Ackerman rappelle l'exemple du tri automatique de CV chez Amazon (qui excluait les H car la base d'apprentissage contenait presque que des CV d'H en tant que dev, l'algo en déduisait qu'il fallait être un H)