Margaret Mitchell est une informaticienne et chercheuse américaine, spécialiste des biais algorithmiques et de l'équité en apprentissage artificiel. Elle est plus particulièrement connue pour ses travaux sur la suppression automatique des biais de certains groupes démographiques dans les modèles d'apprentissage automatique, ainsi que sur le gain en transparence dans l'utilisation de ces modèles.

Études En 2005, Margaret Mitchell commence ses études universitaires en linguistique au Reed College de Portland, en Oregon. Après avoir travaillé en tant qu'assistante de recherche au OGI School of Science and Engineering pendant deux ans, elle obtient un master en linguistique informatique à la University of Washington en 2009. Elle obtient ensuite un doctorat en 2013 à l'université d'Aberdeen, sur la génération de texte à partir d'une image.

Carrière

En 2012, Margaret Mitchell rejoint le centre technologique pour le langage humain à la Johns Hopkins University en tant que post-doctorante, puis elle est recrutée par Microsoft Research en 2013. Elle travaille ensuite à Google, où elle fonde l'équipe sur l'éthique de l'intelligence artificielle avec Timnit Gebru.

En , après le licenciement de Timnit Gebru par Google, Margaret Mitchell aurait utilisé un script pour rechercher dans son compte professionnel et télécharger des e-mails qui auraient documenté des incidents discriminatoires impliquant Gebru. Un système automatisé a verrouillé le compte de Mitchell en réponse. En réaction à l’attention médiatique portée à cette affaire, Google a affirmé qu'elle avait « exfiltré des milliers de fichiers et les avait partagés avec plusieurs comptes externes ». Après une enquête de cinq semaines, Margaret Mitchell est licenciée. Avant son renvoi, Mitchell était une fervente défenseuse de la diversité chez Google, et elle avait exprimé ses préoccupations au sujet de la « censure » de la recherche au sein de l'entreprise.

Sujets de recherche

Margaret Mitchell est principalement connue pour ses études sur l'équité en apprentissage artificiel et les méthodes pour contrer les biais algorithmiques. En particulier, ses travaux sur l'introduction de « fiches de modèles », qui regroupent des informations sur un modèle d'apprentissage pour une meilleure transparence. Elle est également connue pour ses travaux sur la suppression des biais des modèles par des méthodes d'.

À Microsoft, Mitchell dirigeait l'équipe du projet Seeing AI, une application qui aide les déficients visuels en générant des descriptions audio compréhensibles à partir d'une image, et en particulier de la caméra d'un smartphone. En , elle donne une conférence TED sur « Comment construire une IA pour aider les humains, et non leur porter préjudice ».

Publications

Notes et références

Liens externes

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