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Le suivi de la discrimination à l’embauche par le biais de plateformes de recrutement en ligne
En utilisant un algorithme de machine learning pour analyser le comportement de recruteurs sur la plateforme de recrutement des services publics suisse, cette étude démontre que les personnes issues de l’immigration et des minorités ethniques sont contactées entre 4% et 19% moins que les Suisses, avec des variations significatives durant la journée (écarts plus grands à l’approche de midi et en fin d’après-midi). Les femmes sont pénalisées à hauteur d’environ 7% comparativement aux hommes lorsqu’il s’agit d’emplois historiquement masculins. Et inversement pour les hommes qui sont pénalisés à hauteur de 12.6% lorsqu’il s’agit d’emplois majoritairement occupés par des femmes. Ces résultats suggèrent des discriminations à l’embauche résultant de préjugés et de stéréotypes implicites, plutôt que de différences difficilement observables par les recruteurs (phénomène appelé discrimination statistique en économie). D’une part, fournir plus d’informations dans le CV ne suffit pas à augmenter le taux de recrutement de certaines minorités ethniques. D’autre part, certains emplois majoritairement occupés par des femmes (Ndlr : historiquement moins rémunérés) sont difficilement accessibles aux hommes, ce qui alimenterait la thèse de stéréotypes genrés (autant féminins que masculins) relative à certains emplois.
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La simulation d’un cortex visuel de primate à destination d’un réseau de neurones convolutifs améliore la résistance aux attaques adverses et à la corruption des images
L’apprentissage en profondeur a permis des progrès considérables dans le domaine de l’intelligence artificielle. Malgré ces avancées, les algorithmes ne sont pas à l’abri d’un piratage sous forme d’une “adversarial attack”. Ce type d’attaque consiste à modifier très subtilement une entrée de manière spécifique, suffisamment pour orienter le processus d’apprentissage en profondeur dans une direction donnée. Une équipe de neuroscientifiques du MIT et du MIT-IBM Watson AI Lab a étudié comment les neurosciences et l’IA pouvaient mutuellement s’alimenter. Ils ont cherché à comprendre si le cerveau humain pouvait offrir des indices sur la manière de rendre les réseaux de neurones profonds (DNN) encore plus puissants et plus sûrs face à ce type d’attaque.
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L’impact du fardeau administratif sur l’efficacité de la gouvernance publique n’est pas une fatalité, et les moyens d’y remédier
Herd et Moynihan démontrent que les fardeaux administratifs auxquels les citoyens sont confrontés ne sont pas seulement des externalités négatives, mais parfois des choix délibérés issus de politiques publiques. À travers des études de cas provenant de programmes fédéraux et de législations controversées aux États-Unis, les auteurs montrent que les fardeaux administratifs sont parfois le fruit de stratégies politiques destinées à restreindre l’accès à des droits ou à des prestations sociales à des populations vulnérables ne possédant pas les ressources financières et psychologiques pour surmonter ces obstacles.
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Cette semaine
Rationally speaking
Une approche sceptique de l’économie comportementale
Podcast de Julia Galef en compagnie de l’économiste Jason Collins. Dans cet épisode, celui-ci déconstruit la vision fantasmée de l’économie comportementale en révélant les insuffisances de la discipline et les conséquences que cela peut avoir pour des gouvernements qui se reposent de plus en plus sur l’approche comportementale. Une vision juste et nuancée de ce domaine de recherche.
