Dr Robert Smith

Pourquoi les entreprises font appel à Robert Smith

• C'est un chercheur en IA en activité qui a publié plus de 100 articles évalués par des pairs, et non un consultant qui se contente de traduire les travaux scientifiques d'autres personnes. Lorsqu'un conseil d'administration lui demande comment un modèle se comporte réellement, il est capable de répondre en s'appuyant sur des fondements mathématiques.
• Son livre *Rage Inside the Machine* expose une thèse spécifique expliquant pourquoi les biais algorithmiques sont structurels plutôt qu'accidentels. Il fournit aux équipes de direction un vocabulaire commun pour appréhender le risque avant qu'elles ne doivent défendre une décision en matière de recrutement, de crédit ou de tarification.
• Il a développé et déployé des IA au sein d’organisations où l’échec coûte cher : la NASA, Boeing, Airbus, la Banque d’Angleterre, l’Autorité britannique de la concurrence et des marchés. Ses références sont opérationnelles, et non théoriques.
• Il a dirigé les activités d'IA et de science des données chez Digital Catapult, le centre d'innovation deep tech du gouvernement britannique. Il a constaté ce qui distingue les entreprises qui vont au-delà des projets pilotes de celles qui stagnent.
• En tant que membre fondateur de We and AI et chercheur senior à l'UCL, son indépendance en matière d'IA responsable est institutionnelle, et non liée à sa fonction. Cela importe lorsque le public a besoin d'une voix qui ne vante pas les mérites de la technologie.

Faits marquants de sa biographie

• Auteur de *Rage Inside the Machine: The Prejudice of Algorithms and How to Stop the Internet Making Bigots of Us All* (Bloomsbury Business). Sélectionné pour les UK Business Book Awards, catégorie Spécialiste.
• Ancien directeur de l'IA et des sciences des données chez Digital Catapult.
• Chercheur émérite honoraire à la Faculté d'informatique de l'University College London. Cofondateur du Centre for Decision-Making Uncertainty de l'UCL.
• Administrateur fondateur de We and AI.
• Auteur de plus de 100 articles évalués par des pairs dans le domaine de l'intelligence artificielle, axés sur le calcul évolutif, la représentation des connaissances et l'apprentissage automatique.
• Travaux en IA appliquée pour la NASA, Boeing, Airbus, BT, l’Union européenne, la Banque d’Angleterre, l’Autorité britannique de la concurrence et des marchés, et les laboratoires nationaux américains.

Biographie

L'histoire de l'intelligence artificielle est plus ancienne que ne le supposent la plupart des conseils d'administration, tout comme les choix de conception qui ont rendu les modèles actuels sujets aux biais. C'est l'argument qui sous-tend les travaux de Robert Smith en tant que spécialiste de la complexité, et c'est la raison pour laquelle des organisations sérieuses font appel à lui lorsqu'elles ont besoin d'une discussion sur l'IA capable de résister à un examen minutieux.

Smith a passé plus de trois décennies dans le domaine de l'IA appliquée avant que le sujet ne suscite l'intérêt du grand public. Il a développé des systèmes pour la NASA, Boeing, Airbus, BT, la Banque d'Angleterre, l'Autorité britannique de la concurrence et des marchés, l'Union européenne et les laboratoires nationaux américains de Los Alamos et Oak Ridge. Il a ensuite dirigé les activités d'IA et de science des données chez Digital Catapult, le centre d'innovation deep tech du Royaume-Uni, où la question est passée de la recherche au déploiement à grande échelle.

Son livre Rage Inside the Machine, publié par Bloomsbury Business et sélectionné pour les UK Business Book Awards, retrace l’origine des biais algorithmiques à travers l’histoire intellectuelle de l’informatique. Son argumentation est technique, non rhétorique : des données et des modèles apparemment neutres peuvent coder des injustices antérieures dans les domaines du recrutement, du crédit, de l’assurance, du maintien de l’ordre et de la modération de contenu. Il offre aux dirigeants un moyen d’interroger leurs propres systèmes sans avoir besoin de lire le code.

Titulaire d’un doctorat, Smith est membre de la Royal Society of Arts, membre honoraire senior du département d’informatique de l’UCL, où il a cofondé le Centre for Decision-Making Uncertainty, et administrateur fondateur de We and AI. Il est l’auteur de plus de 100 articles évalués par des pairs et a donné des conférences chez Google, à la Financial Conduct Authority britannique, ainsi que dans des institutions d’entreprise, universitaires et politiques à l’échelle internationale.

Principaux thèmes de ses interventions

• L'intelligence artificielle et l'IA générative
• Éthique de l'IA et technologie responsable
• Biais algorithmiques et gouvernance
• Transformation numérique
• Analyse de données
• L'avenir de la technologie
• Gestion des risques

Idéal pour

• Les conseils d'administration et les comités de direction chargés d'approuver la stratégie d'IA de l'entreprise
• Les directeurs techniques, directeurs informatiques, responsables des données et responsables de l'IA à la recherche d'un avis externe crédible sur la gouvernance et les biais
• Responsables des risques, de la conformité et de la réglementation dans les services financiers, l'assurance, la santé et le secteur public
• Les responsables RH et les responsables des ressources humaines qui déploient l'IA dans le cadre de décisions relatives au recrutement, à la performance ou aux effectifs

Résultats pour le public

• Une vision plus claire de l'origine réelle des biais au sein de leurs systèmes d'IA, avec des exemples tirés de recherches évaluées par des pairs et de déploiements opérationnels.
• Un langage commun pour les discussions au niveau du conseil d'administration sur les risques liés à l'IA, au-delà des arguments de vente des fournisseurs et des gros titres.
• Des questions spécifiques que les dirigeants peuvent poser à leurs équipes de science des données et à leurs fournisseurs externes pour vérifier si les affirmations concernant le comportement des modèles sont défendables.
• Une vision réaliste des domaines dans lesquels l'IA crée véritablement de la valeur dans des environnements réglementés, et de ceux où elle génère des risques.
• Une perspective sur l'IA responsable qui émane d'un scientifique en activité et d'un administrateur d'une organisation caritative indépendante, et non d'un fournisseur de plateforme.