Les concepts et les techniques liés à l’éthique en data science constituent le thème central de cet ouvrage, écrit par David Martens. Il est destiné aux professionnels et aux étudiants qui souhaitent mieux comprendre les enjeux éthiques dans la data science. Le livre aborde à la fois les aspects théoriques et pratiques, avec une attention portée à la protection de la vie privée, à la discrimination et à l’explicabilité des modèles.
Table des matières
Cet ouvrage de référence traite des notions fondamentales de l’éthique en data science et de la manière dont différentes techniques peuvent être mises en œuvre pour prévenir ou réduire les problèmes éthiques. Par exemple : l’anonymisation k, la confidentialité différentielle, le chiffrement homomorphe et les preuves à connaissance nulle pour la protection de la vie privée. Il présente aussi des méthodes visant à lutter contre la discrimination à l’encontre de groupes sensibles, ainsi que diverses techniques d’IA explicable qui améliorent la transparence.
Différentes mises en garde illustrent les effets négatifs possibles de la data science, comme des robots racistes, la censure dans les moteurs de recherche, des portes dérobées gouvernementales et la reconnaissance faciale. Grâce à des exercices structurés, le lecteur apprend à mettre en balance des dilemmes éthiques et des applications pratiques.
Informations sur le produit
- Auteur : David Martens (professeur de data science, Université d’Anvers)
- Éditeur : Oxford University Press
- Date de publication : 24 mars 2022
- Nombre de pages : 272
- ISBN : 9780192847270
- Thème : Technologies numériques et de l’information : aspects sociaux et éthiques
- BISAC : COMPUTERS / Artificial Intelligence / General