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[Agenda] Université de Strasbourg, jeudi 19 mars 2020, L’outil onomastique NamSor pour quantifier la diversité d’origines et estimer les biais raciaux ou ethniques des Intelligences Artificielles

Journée d’étude

Quantification des discriminations en France

Université de Strasbourg, jeudi 19 mars 2020

Organisée par Élise Marsicano (SAGE) et Antoine Mazières (Centre Marc Bloch)

L’observation quantitative et la mesure des discriminations, notamment ethno-raciales, se heurtent à de nombreux défis. L’absence de statistiques ethniques, ou sur les origines des individus, rend la construction des catégories sous-jacentes et leur mise en lien avec d’autres critères discriminatoires (genre, classe, orientation sexuelle) plus difficile encore. L’ambition de cette journée d’étude est de rassembler des initiatives académiques, associatives, institutionnelles et entrepreneuriales étant parvenues à dépasser ces contraintes, à plus ou moins grande échelle, en empruntant notamment à des méthodes issues de la santé publique, de la démographie et des sciences sociales computationnelles.


9h00-9h15 Introduction Élise Marsicano et Antoine Mazières
9h15-9h45 Adeline Toullier
(AIDES)
Testing sur les refus de soins de la part de dentistes et de gynécologues à l’encontre des personnes touchées par le VIH : retour d’expérience
[article]
9h45-10h15 Francesco Madrisotti & Martin Aranguren
(URMIS)
Quantifier la discrimination interactionnelle à partir d’expériences de terrain
[articles de 2019 et 2017]
10h15-10h45 Discussion  

(10h45-11h00 : Pause)


11h00-11h30 Antoine Mazières
(CMB)
Estimation de diversité par l’inférence de l’origine des noms de famille
[article]
  Élian Carsenat
(NamSor)
L’outil onomastique NamSor pour quantifier la diversité d’origines et estimer les biais raciaux ou ethniques des Intelligences Artificielles
11h30-12h00 Cécile Rodrigues
(CERAPS)
Saisir et coder l’ethnicité à partir de dossiers judiciaires pour infraction raciste : enjeux et portée de l’exploitation secondaire d’archives administratives
[article]
12h00-12h30 Discussion  

(12h30-14h00 : Déjeuner)


14h00-14h30 Mireille Eberhard
(URMIS)
Mesure des discriminations et catégories : une confrontation des classifications de l’enquête ORDIS Expérience et perception des discriminations en IDF
14h30-15h00 Martin Clément
(DDD)
Titre à venir
15h00-15h30 Discussion  

(15h30-15h45 : Pause)


15h45-16h15 Vincent-Arnaud Chappe
(CEMS)
A quoi sert de mesurer les discriminations ? Les leçons de 35 ans de politique d’égalité professionnelle
[articles de 2019 et 2018]
16h15-17h30 Présentations des travaux soumis Animé par Élise Marsicano.
Pour soumettre vos travaux (avant le 31/01/2020), rendez vous sur la page dédiée à cet effet.
     
    

Source de l’image: HRC blog

Démo SIG2017 : Géo-démographie d’une ville et analyse de la ségrégation urbaine à partir du fichier électoral

Amis géographes, amateurs de cartes: NamSor sera présent à ESRI SIG2017, nous avons hâte de vous y rencontrer.

Une question : la « Smart City » de demain sera-t-elle intelligente ET inclusive? Comment s’assurer que la ville offre un niveau équitable d’accès à ses services pour toutes et tous?

Le logiciel NamSor permet d’inférer des informations concernant le genre ou l’origine socioculturelle, à partir des noms personnels. Combiné à ESRI, NamSor permet à partir d’un fichier d’adresses de réaliser des analyses sur la mixité et la diversité au sein de territoires, de mettre en évidence des phénomènes de ségrégation urbaines et de d’étudier l’équité d’accès des différentes populations aux services publiques (bureaux électoraux, transports, santé, éducation etc). Le cas présenté est celui de la ville de Boston.

Intervenants : Eric Leclerc, Professeur des universités en géographie à l’université de Lille; Elian Carsenat, Président NamSor SAS.

Jeudi 12 octobre – 16H30 / 17H00 – Théâtre Sud. Voir la liste des démonstrations partenaires ESRI. 

Big Data Paris 2014 – enjeux sociaux et réduction des inégalités

Hier, nous avons eu l’opportunité de présenter au salon Big Data Paris 2014 (CNIT) un sujet qui sortait des sentiers battus. Quels sont les enjeux sociaux du Big Data ? Peut-il servir à réduire les inégalités (homme/femme, inégalités sociales, inégalités de territoires, …)?

Ce salon a été l’occasion d’annoncer la disponibilité de notre API (Interface de Programmation) pour permettre à tout un chacun de reconnaître (par inférence du nom) le genre d’une personne, dans les principales langues. Sont déjà couverts: les US, les pays Européens, le Chinois, le Russe et même l’Arabe.

Par exemple,

Autres exemples,

Il existe également une application mobile de démo  open source déployée sur F-DROID, qui ajoute le genre aux contacts sur Android.

Vous trouverez-ci dessous notre présentation à Big Data 2014.

20140402_NamSor_BigData_EnjeuxSociaux.pdf

Grand merci à Sophie de nous avoir sollicité !