Serendipity Workshop

Recommandation

Amazon, Google Search, Facebook, etc…

Recommandation “propre” / non biaisée

  1. principe de popularité (ex: PageRank)
  2. personnalisation (ex: Facebook ⟶ photos aimées par amis, etc… / temps: information récente a plus de valeur)

Recommandation biaisée:

Exs:

  • pour faire de l’argent ⟶ Google oriente vers ses propres services plutôt que ses concurrents
  • Quant Junior: protéger les jeunes
  • Interdiction de sites faisant la promotion du nazime en France (vs: autorisation aux USA, par le 1er amendement)
  • Wikipédia: interdit en Turquie car disait qu’Erdogan est un dictateur

Introduction à l’Ethique

Problème ⟶ algos transforment notre société, vie personnelle/sociale/professionnelle

Ex: associations ⟶ convocations par mail

Ethique:

se poser la question de savoir si les outils/logiciels/algos qu’on utilise facilitent ou dégradent la vie en commun?

⟹ on peut demander aux algos d’avoir un comportement éthique

Exs de choses qui améliorent:

  • recherche scientifique “boostée” par l’informatique ⟹ façons de penser transformées par l’informatique

    • ex: géographie: évolution des populations ⟶ simulations
  • idem pour industrie, business, etc…
  • intérêt: plus de justice, de transparence, quand le code est publié…

Problèmes:

  • algos qui remplacent les actionnaires ⟹ grosses dérives non maîtrisées
  • vie privée: danger venant de Facebook, Google, Amazon, etc… / des gouvernements: NSA, état d’urgence, etc…
  • sites web terroristes, racistes, pédophiles, criminels (vol d’identité, etc…), etc…
  • pricing: prix qui évoluent, etc…

Ex:

  1. Anecdote des prix d’agrafeuses:

Prix d’agrafeuses ⟶ inversement proportionnels au niveau de vie (quartiers plus riches plus proches du magasin en question)

⟹ légal, mais pas éthique, difficile à détecter

  1. Pubs sur Google: avec le même profil, un homme recevait des offres d’emplois beaucoup mieux payés que femmes

⟹ comment vérifier ces propriétés?

Google Ads report ⟶ Google donne critères sur lesquels ils se basent pour proposer de la pub

Loyauté:

propriété: est-ce que le site fait bien ce qu’il dit qu’il fait?

  1. Discrimination éthique dans la justice aux USA: logiciel Compass aide les juges dans la libération sous condition ⟶ évaluation du risque de récidive avant éventuelle libération ⟹ logiciel biaisié en défaveur des noirs!

Logiciel de machine learning entraîné sur 10 ans de données ⟹ problème: juges avaient des biais ethniques (dans les données d’entraînement)

De même, 40% moins de chance d’être libéré en fin de journée plutôt qu’après l’heure du déjeuner!

Bubble filtering

Idée: rétrécir zone de comfort pour suggérer à l’utilisateur que ce qu’il aime (en politique, etc…)

But: faire une étude sérieuse ⟶ considérer une application qui échappe à ce “bubble filtering”

  • avoir une idée précise d’application (recherche matrimoniale, moteur de recherches, etc…)

  • modèle mathématique:

    • ex: glouton pour “booster” la diversité
  • fonctionnalités nouvelles:
    • ex: colonne de gauche: démocrates, colonne de droite: républicains
  • “distance” par rapport à quelque chose de non-biaisé

Diversité: vous écoutez du rock ⟶ de temps en temps, on vous suggère du jazz pour vous sortir de votre zone de comfort.

  1. Diversité au niveau du client: le faire sortir de sa zdc
  2. Diversité du service: faire varier les offres
    • ex: vente de télévisions ⟶ le fournisseur n’a pas intérêt à toujours donner le produit le plus populaire, pour éviter les ruptures de stock
    • ex: rediriger les gens vers des stations plus éloignées, pour avoir des “flots” moins chargés

Maintenant:

Sérendipité:

découverte de quelque chose de génial par hasard ⟶ proposer quelque chose hors de notre zone de comfort, mais qu’on va adorer

Ex: libraire: “je sais que tu n’aimes pas l’histoire d’habitude, mais celui-là tu vas aimer”

  • ex: Sapiens ⟶ explique histoire de l’humanité

Ce qui est demandé:

  • Trouver une/plusieurs recommandations: ex: recommandation de mangas
  • Trouver un modèle adapté
  • Biaiser:
    • de manière éthique
    • pour apporter de la diversité
    • comment éviter des biais qui ne sont pas bons?

Ex: en ML, on contrôle assez peu les résultats ⟶ on tune des paramètres pour avoir des résultats

Techniques pour biaiser les résultats a posteriori (ex: mon algo doit sélectionner autant d’hommes que de femmes), indépendamment des données d’entraînement.

Ex: $β$: proportion des utilisateurs à avoir en dehors de leur zone de comfort.

Commencer à travailler tout de suite, ne pas regarder les solutions des autres tout de suite pour éviter la “pensée mouton”.

Mais ne pas réinventer la roue pour autant!

⟹ faire les deux en parallèle: recherche ET état de l’art

A chaque cours:

  • Choisir un article (chacun le sien: pas deux fois le même!) dans le domaine, et faire un état de l’art entre 15 et 20 ligne (recommandation, diversité, sérendipité)
    • ex: système de recommandation de Jil-jênn Vie: Mangaki

En parallèle:

  • organiser la bibliographie

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