Hanna Wallach
Hanna Wallach est une chercheuse en sciences sociales computationnelles. Elle est chercheuse principale senior chez Microsoft et professeure associĂ©e adjointe Ă lâUniversitĂ© du Massachusetts Ă Amherst.
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Microsoft Research University of Massachusetts Amherst College of Information and Computer Sciences (en) |
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(en) dirichlet.net |
Principalement connue pour ses travaux de recherche sur l'Ă©quitĂ© et les biais sociaux dans lâintelligence artificielle. Elle a Ă©galement cofondĂ© trois projets visant Ă accroĂźtre la diversitĂ© en informatique, et tout particuliĂšrement la participation des femmes dans ce domaine.
Biographie
Formation
Le parcours universitaire de Hanna Wallach dĂ©bute en 1998 dans le dĂ©partement des sciences et technologies de lâinformatique de lâuniversitĂ© de Cambridge. AprĂšs trois annĂ©es dâĂ©tudes, en 2001, elle obtient son diplĂŽme de Bachelor avec mention trĂšs bien pour son travail de fin de diplĂŽme intitulĂ© Visual Representation of Computer-Aided Design Constraints, dirigĂ© par Alan F. Blackwell[1].
Entre 2001 et 2002, Hanna Wallach poursuit sa formation en informatique Ă la University of Edinburgh School of Informatics, oĂč elle obtient un diplĂŽme de Master en science cognitive et apprentissage automatique, avec distinction. Sous la direction de Miles Osborne, elle y soutient un mĂ©moire intitulĂ© Efficient Training of Conditional Random Fields[2].
En complĂ©ment Ă ce bagage en sciences informatiques, Hanna Wallach rĂ©intĂšgre lâuniversitĂ© de Cambridge en 2002 pour y mener un doctorat en philosophie au Laboratoire Cavendish. Elle devient docteure en 2008, annĂ©e de parution de sa thĂšse intitulĂ©e Structured Topic Models for Language[3] et supervisĂ©e par David MacKay et Fernando Pereira[4] - [5] - [6].
Parcours professionnel
Hanna Wallach intĂšgre le College of Information and Computer Sciences de lâuniversitĂ© du Massachusetts Ă Amherst en 2007 en tant que post-doctorante et chercheuse associĂ©e. En 2010, elle y devient professeure assistante au sein de lâInstitut de recherche interdisciplinaire en sciences sociales computationnelles. Depuis le dĂ©but de lâannĂ©e 2016 et dans ce mĂȘme institut, elle occupe un poste de professeure associĂ©e adjointe[7] - [8].
En janvier 2014, elle obtient un poste de chercheuse Ă Microsoft Research Ă New York. Câest Ă partir du mois de septembre de lâannĂ©e 2015 que Hanna Wallach y devient chercheuse senior. Chez Microsoft, elle fait partie de plusieurs groupes de recherche, dont notamment la division dĂ©nommĂ©e FATE: Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics in AI qui prend pour objet dâĂ©tude les implications et effets sociaux des dispositifs dâintelligence artificielle et dâapprentissage automatique, et ceux des technologies et expĂ©rimentations Ă large Ă©chelle qui reposent sur lâutilisation de donnĂ©es[9] - [10] - [11].
Le travail dâHanna Wallach consiste principalement Ă dĂ©velopper de nouveaux modĂšles mathĂ©matiques et outils informatiques pour analyser la structure, le contenu et la dynamique de processus sociaux[12]. Plus prĂ©cisĂ©ment, elle travaille Ă la conception dâoutils pour agrĂ©ger et reprĂ©senter des ensembles dâinformation issus de multiples bases de donnĂ©es de nature diverses, dâalgorithmes dâinfĂ©rence efficients et de techniques dâanalyse des donnĂ©es issus de rĂ©seaux sociaux et relationnels[13].
Ses travaux de recherche assimilent des techniques dâapprentissage automatique et des statistiques bayĂ©siennes et s'inscrivent, en collaboration avec des chercheurs et chercheuses en sciences sociales, dans le champ naissant des sciences sociales computationnelles[14]. Hanna Wallach dĂ©finit les sciences sociales computationnelles comme « l'Ă©tude des phĂ©nomĂšnes sociaux par l'usage d'informations digitales et de mĂ©thodes informatiques et statistiques »[15]. Elle a notamment cherchĂ© Ă comprendre comment les organisations et institutions qui sous-tendent le systĂšme politique amĂ©ricain fonctionnent, Ă travers l'analyse de larges bases de donnĂ©es accessibles au public[16] - [17] - [18] - [19].
Projets de remédiation à la sous-représentation des femmes en informatique
Hanna Wallach est lâune des cofondatrices du projet Debian Women[20], un sous-projet de Debian qui voit le jour en 2004 et dont lâobjectif consiste Ă augmenter et visibiliser la participation des femmes dans Debian.
Deux ans plus tard, en 2006, elle cofonde Womenâs Summer Outreach Program avec Chris Ball dans le cadre de The GNOME Project[21]. Le Womenâs Summer Outreach Program, ancĂȘtre de Outreachy, Ă©tait un programme de stage Ă©laborĂ© pour encourager la participation des femmes aux stages de programmation informatique[22].
En cette mĂȘme annĂ©e 2006, Hanna Wallach fonde Ă©galement le Workshop for Women in Machine Learning (WiML) aux cĂŽtĂ©s de ses colocataires Ă lâUniversitĂ© de Cambridge, Jennifer Wortman Vaughan et Lisa Wainer[23]. Annuel, le forum a Ă©tĂ© conçu pour rassembler les femmes qui travaillent dans le champ de lâintelligence artificielle et de lâapprentissage automatique, et pallier leur isolement dĂ» Ă leur sous-reprĂ©sentation dans ce domaine[24].
Prix et distinctions
En 2001, Hanna Wallach remporte le MISYS Award for the Best Computer or Computer Software Student pour son travail de bachelor Visual Representation of Computer Aided Design Constraints réalisé à l'Université de Cambridge[25].
En 2010, Hanna Wallach gagne le Best Paper Award (prix du meilleur article académique) à la treiziÚme conférence internationale sur l'intelligence artificielle et les statistiques (AISTATS*2010) pour l'article intitulé « Learning the Structure of Deep Sparse Graphical Models », coécrit avec Ryan Prescott Adams et Zoubin Ghahramani[26].
En 2016, Hanna Wallach s'est vu attribuer le Anita Borg Early Career Award (BECA), un prix annuel décerné par le Committee on Widening Participation in Computing Research (CRA-W) à une femme en informatique ou en ingénierie qui a apporté une contribution significative à la recherche, et tout particuliÚrement à la problématique de la sous-participation des femmes dans ces secteurs[27].
Dans le champ médiatique, Hanna Wallach a été qualifiée de femme influente (leader) dans le domaine de l'intelligence artificielle et de la technologie du XXIe siÚcle au sens large, respectivement par Glamour en 2014[28], et Forbes en 2020[29].
Notes et références
- Hanna Wallach, Visual Representation of Computer-Aided Design Constraints, Newnham College, University of Cambridge, 2014 [PDF]
- Hanna Wallach, Efficient Training of Conditional Random Fields, Master's thesis, School of Cognitive Science, Division of Informatics, University of Edinburgh, 2002 [PDF]
- Hanna Wallach, Structured Topic Models for Language, Phd thesis, Newnham College, University of Cambridge, 2008 [PDF]
- (en) « Hanna M. Wallach / College of Information and Computer Sciences », sur umass.edu (consulté le )
- (en) « Hanna Wallach at Microsoft Research », sur microsoft.com (consulté le )
- (en) « Hanna Wallach, CV », sur dirichlet.net, (consulté le )
- (en) Bahar Gholipour, « Algorithms Learn From Us, and We Can Be Better Teachers », sur nbcnews.com, (consulté le )
- (en) « Hanna Wallach / College of Information and Computer Science », sur umass.edu (consulté le )
- (en) « FATE: Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics in AI », sur microsoft.com (consulté le )
- Nicolas Six, « Epinglé pour biais raciste, Microsoft modifie son logiciel de reconnaissance faciale », sur lemonde.fr, (consulté le )
- (en) Cornelia LĂ©vy-Bencheton et Shannon Cutt, Women in Data, Sebastopol CA, OâReilly Media, Inc., (ISBN 978-1-491-92301-6), chap. 1 (« Women in Data: Cutting-Edge Practitioners and Their Views on Critical Skills, Background, and Education »)
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- (en) « Hanna Wallach / College of Information and Computer Sciences », sur umass.edu (consulté le )
- (en) Maria De-Arteaga, Alexey Romanov, Hanna Wallach, Jennifer Chayes, Christian Borgs, Alexandra Chouldechova, Sahin Geyik, Krishnaram Kenthapadi et Adam Tauman Kalai, « Bias in Bios: A Case Study of Semantic Representation Bias in a High-Stakes Setting », Association for Computing Machinery « FAT* â19: Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, January 29â31, 2019, Atlanta, GA, USA. »,â 29-31 janvier 2019, p. 9p. (lire en ligne)
- (en) Hanna Wallach, « Computational Social Science â Computer Science + Social Data : The important intersection of computer science and social science. », Communications of the ACM, vol. 61, no 3,â , p. 42 (lire en ligne)
- (en) James benâAaron, Matthew Denny, Bruce Desmarais et Hanna Wallach, « Transparency by conformity: A field experiment evaluating openness in local governments », Public Administration Review,â , p. 68-77 (lire en ligne)
- (en) Nathan Collins, « How the pressure to conform could make governments more transparent », sur psmag.com, (consulté le )
- (en) Arianna Heintzen et Donna Fenn, « 35 Women Under 35 Who Are Changing the Tech Industry », sur glamour.com, (consulté le )
- (en) Zach Harned et Hanna Wallach, « Stretching Human Laws to Apply to Machines: The Dangers of a Colorblind Computer », Florida State University Law Review,â , p. 29p. (lire en ligne)
- (en) « Profiles / Hanna Wallach », sur debian.org (consulté le )
- (en) Bruce Byfield, « The GNOME Outreach Program for Women », sur linux-magazine.com, Linux Magazine (consulté le )
- (en) Davyd Madeley et Hanna Wallach, « The Womenâs Summer Outreach Program », sur thegnomejournal.com, (consultĂ© le )
- (en) « Senior Advisory Council », sur wimlworkshop.org (consulté le )
- (en) Cale Guthrie Weissman, « The Women Changing The Face Of AI », sur fastcompany.com, (consulté le )
- (en) « Department of Computer Science and Technology - Awards and honours », sur cam.ac.uk (consulté le )
- (en) « Hanna Wallach wins best paper award at Aistats 2010 », sur umass.edu (consulté le )
- (en) « Martha Kim and Hanna Wallach are BECA winners for 2016 », sur cra.org, (consulté le )
- (en) Arianna Heintzen et Donna Fenn, « 35 Women Under 35 Who Are Changing the Tech Industry », sur glamour.com, (consulté le )
- (en) Mark Minevich, « The Women Defining The 21st Century AI Movement: Part 1 Of 2 », sur forbes.com, (consulté le )
Liens externes
- Ressources relatives Ă la recherche :