11月のインタビュー：Aurélie Jean

アルゴリズムの専門家であり、研究者、起業家（DPEEX, ISV）であり、私たちの生活に重要な影響を与えるこれらのテーマを普及させるための書籍のベストセラー作家であるAurélie Jeanへのインタビュー。このインタビューでは、アルゴリズムから人工知能（AI）、そして忘れてはならないデジタル主権まで、さまざまなテーマについて話し合います。 [Emmanuel M] : こんにちは、Aurélie。まず最初に、このインタビューを受けてくれてありがとう。あなたのバックグラウンドと原動力について、一言で教えてください。 数学、物理学、機械学（コンピュータサイエンスを副専攻）を学んだ後、材料の計算力学と数学的形態学で博士号を取得しました。その後、計算科学を医学に7年間（ペンシルバニア州立大学、MIT）、金融に2年間（ブルームバーグ）応用しました。2018年以降、私はコンサルティングと開発（In Silico Veritas）、医療における2番目の会社DPEEXを生み出した研究、教育、執筆（特にLe Pointでのコラムと著書）に時間を割いています。  私が日々のモチベーションとしているのは、モデリングとアルゴリズムシミュレーションによって、大きな問題である具体的で複雑な問題を解決する能力です。多くの科学者やエンジニアがそうであるように、私もインパクトのある問題に取り組むことで、この世界を理解し、より良い場所にすることに貢献しています。例えば、乳がんの診断前に検出するDPEEXを生み出した問題などです。   [EM] : アルゴリズムを作る上での偏りは、多かれ少なかれ避けられないものだと説明していますね。それを避けるための主なツールを簡単に教えてください。 私たちのコードにバグがないとは言えないのと同様に、私たちの技術にアルゴリズムのバイアスがないとは言えません。とはいえ、リスクを最小限に抑えるために、グッドプラクティスに沿ってアルゴリズムを設計していると言えます。これには、ビジネスとの話し合い、開発時のテスト、デプロイ時のテスト、そして本番（アルゴリズムが何百万人もの人に使われることもある）でのテストが含まれます。また、アルゴリズムを学習・校正した後に、そのロジックの一部を抽出する計算方法もあります。これはアルゴリズムによる説明可能性の計算と呼ばれています （L’Observatoireから出版された私の著書 ” les Algorithmes font-ils…