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(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé « Margaret Mitchell (scientist) » (voir la liste des auteurs).

Margaret Mitchell est une chercheuse en informatique qui travaille sur les biais algorithmiques et l'impartialité dans l'apprentissage automatique.

Ses travaux les plus connus concernent la suppression automatique des préjugés indésirables contre certains groupes démographiques au sein des modèles d'apprentissage automatique^[1] ainsi que sur le besoin d'une transparence plus accrue à propos des buts de l'utilisation de ces modèles d'apprentissage automatiques^[2]. Elle est membre de l'association Partnership on AI. Margaret Mitchell milite pour la diversité dans la technologie et est cofondatrice de l'organisation Widening NLP qui regroupe des chercheuses et chercheurs venant de communautés sous représentées dans la recherche sur le Traitement automatique des langues.

Margaret Mitchell codirigeait chez Google, avec Timnit Gebru, l'équipe de recherche en éthique de l'Intelligence artificielle Jusqu'en février 2021, date à laquelle Google la licencie.

↑ Brian Hu Zhang, Blake Lemoine et Margaret Mitchell, « Mitigating Unwanted Biases with Adversarial Learning », Proceedings of the 2018 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society, Association for Computing Machinery, aIES '18,‎ 27 décembre 2018, p. 335–340 (ISBN 978-1-4503-6012-8, DOI 10.1145/3278721.3278779, lire en ligne, consulté le 14 mars 2021)
↑ Margaret Mitchell, Simone Wu, Andrew Zaldivar et Parker Barnes, « Model Cards for Model Reporting », Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, Association for Computing Machinery, fAT* '19,‎ 29 janvier 2019, p. 220–229 (ISBN 978-1-4503-6125-5, DOI 10.1145/3287560.3287596, lire en ligne, consulté le 14 mars 2021)

[1] Brian Hu Zhang, Blake Lemoine et Margaret Mitchell, « Mitigating Unwanted Biases with Adversarial Learning », Proceedings of the 2018 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society, Association for Computing Machinery, aIES '18,‎ 27 décembre 2018, p. 335–340 (ISBN 978-1-4503-6012-8, DOI 10.1145/3278721.3278779, lire en ligne, consulté le 14 mars 2021)

[2] Margaret Mitchell, Simone Wu, Andrew Zaldivar et Parker Barnes, « Model Cards for Model Reporting », Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, Association for Computing Machinery, fAT* '19,‎ 29 janvier 2019, p. 220–229 (ISBN 978-1-4503-6125-5, DOI 10.1145/3287560.3287596, lire en ligne, consulté le 14 mars 2021)

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