IA et éthique dans l'analyse des données agricoles : biais et responsabilité

THEME : INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE ET ÉTHIQUE DANS
L’ANALYSE DES DONNEES
AGRICOLES : BIAIS, TRANSPARENCE
ET RESPONSABILITÉ
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Plan de présentation
Introduction
I. Intelligence Artificielle (IA) dans l’analyse des données agricoles
II. Biais dans l’Intelligence Artificielle agricole
III. Transparence et explicabilité des algorithmes
IV. Responsabilité des acteurs et régulation de l’IA agricole
Conclusion
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MBAILELEM GOLMESSI Loïc, Ingénieur Statisticien Agricole / [email protected] / Tel : [phone]

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Introduction
"L’intelligence articielle n’est pas
le problème. Le problème, c’est le
manque de transparence et de
contrôle sur son utilisation." – Cathy
O’Neil

1. Contexte et problématique
L’IA permet une agriculture plus durable :
❖Détection des maladies des cultures
❖Optimisation de l’eau, des engrais et des pesticides
❖Réduction des impacts environnementaux
Problèmes soulevés :
❖Manque de transparence et explicabilité des modèles
❖Risques liés aux biais algorithmiques
❖Enjeux éthiques et protection des données des agriculteurs
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INTRODUCTION
MBAILELEM GOLMESSI Loïc, Ingénieur Statisticien Agricole / [email protected] / Tel : [phone]

2. Objectifs de la présentation
❖Exposer les enjeux de l’IA en agriculture sous l’angle de
l’éthique et de la transparence.
❖Identier et analyser :
•Les biais dans les algorithmes appliqués à l’agriculture.
•Les dés de transparence et d’explicabilité.
•La responsabilité des acteurs et les recommandations à
adopter.
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INTRODUCTION
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