Solutions IA
frugales efficaces inclusives

En éco-conçevant des solutions permettant de rectifier inférences et énoncés issus de modèles d’apprentissage machine ou des jeux de données sous-jacents afin de détecter et limiter les biais à risque discriminatoires qu’ils contiennent.
We offer we delivered the first algorithm able to “unbias” statements for a flexed language (French) and tools from our frugal R&D to speed up your training and save energy.

Lower Palaeolithic Bifacial Hand Axe from Kelstern by North Lincolnshire Museum, Martin Foreman
— Cropped and modified by us. Original licensed under CC BY-SA 2.0

Solutions

Apprentissage Machine/ML

Utilisez nos outils Harpax et ChrysTALS pour accélérer l’apprentissage de vos modèles et réduire leur coût énergétique.
Use our tools Harpax and ChrysTALS to speed up your training and save money and carbon

Biais /Bias

Mesurez et réduisez l’intensité de biais liés au genre. Une solution compatible avec les principaux modèles de langue pré-entrainés sous forme de module complémentaire en surcouche pour réformer inférences et énoncés qui pourrait être perçus comme sexistes. Adaptable à d’autres biais à risque discriminatoire selon vos données et cas d’application.
Use the first metric for sexist bias control for a flexed language (French)
Portable high-precision small model (Mb not Tb) , small data, fast, high-custom Deep Learning

Ethic by design

Identifiez les risques discriminatoires de vos données et de vos modèles dans leur cas d’application. Obtenez conseils et feuilles de route pour bâtir vos modèles dans le respect de,la réglementation (IA Digital Act)
Identify the discriminatory risks of your data and your models in their use case. On this audit, get advices and roadmaps to build your models in compliance with the regulations (IA Digital Act)

Cas d’application / Use cases

Implémentez notre algorithme pour limiter l’intensité des biais que pourrait produire votre modèle (tri de CV), prédiction, orientation (métier, annonces, formation) attribution crédit ou mutuelle, agents conversationnels, traduction automatique, aide rédactionnelle).– premier modèle
Implement our algorithm to limit the intensity of the biases that your model could produce HR, predictive, orientation (job, ads, training), credit or mutual attribution, conversational agents, automatic translation, editorial assistance.

Testez vos datas (contenus medias, corporate) pour évaluer l’égalité des représentations Femme-Homme, les risques discriminatoires
Test your data (media content, corporate content) to evaluate the equality of male-female representations and the risks of discrimination