Ulrich Aïvodji

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Ulrich est professeur adjoint en informatique à l'ÉTS dans le département de génie logiciel et des technologies de l'information. Ses domaines de recherche sont l'IA Responsable, l'apprentissage automatique, la protection des renseignements personnels, la sécurité informatique et l'optimisation combinatoire. Ses travaux de recherche actuels se concentrent sur plusieurs enjeux de l'IA Responsable, tels que la protection de la vie privée, l'explicabilité et l'équité algorithmique. Avant son poste actuel, il a été chercheur postdoctoral à l'UQAM, travaillant sur l'éthique et la vie privée en IA. Il a obtenu son doctorat en Informatique à l'Université Toulouse III et au LAAS-CNRS où il a travaillé sur les technologies de protection de la vie privée pour la mobilité partagée.

Projets de recherche

Publications

Learning Hybrid Interpretable Models: Theory, Taxonomy, and Methods

Julien Ferry, Gabriel Laberge, Ulrich Aïvodji

Un modèle hybride repose sur la coopération entre un modèle interprétable et une « boîte noire » complexe. Lors de l’inférence, chaque entrée du modèle hybride est attribuée soit à sa composante interprétable, soit à sa composante complexe, selon un mécanisme de sélection. Le rapport entre les échantillons de données e ...

A Survey on Fairness Without Demographics

Patrik Joslin Kenfack, Samira Ebrahimi Kahou, Ulrich Aïvodji

La question des biais dans les modèles d’apprentissage automatique (ML) constitue un défi majeur pour la communauté des chercheurs en la matière. Des biais issus du monde réel peuvent être intégrés dans les données utilisées pour entraîner les modèles, et des études antérieures ont montré que les modèles d’apprentissag ...

Événements

Anonymisation des données

À la fois, méthode pour garantir la sécurité des données pour certains et obligation légale visant à protéger les renseignements personnels pour d’autres, l’anonymisation des données est une notion d’actualité fédérant les sciences informatiques et les sciences sociales. E ...

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