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Inspirer le développement de l'intelligence artificielle au bénéfice de tous·tes

Un professeur s'entretient avec ses étudiants dans un café/lounge.

Situé au cœur de l’écosystème québécois en intelligence artificielle (IA), Mila rassemble une communauté de plus de 1200 personnes spécialisées en apprentissage automatique et dédiées à l’excellence scientifique et l’innovation.

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28 Juil 2025
Mila à ACL 2025
logo Mila and ACL
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23 Juil 2025
Moments forts de l’École d’été sur l’IA responsable et les droits humains 2025
Photo de groupe de la cohorte 2025 de l'université d'été sur l'IA responsable et les droits humains
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23 Juil 2025
Mila à ICML 2025 : présentations orales, posters et formations en vulgarisation scientifique
Logo Mila et ICML
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Corps professoral

Fondé en 1993 par le professeur Yoshua Bengio, Mila regroupe aujourd'hui plus de 140 professeur·e·s affilié·e·s à l'Université de Montréal, l'Université McGill, Polytechnique Montréal et HEC Montréal. L'institut accueille également des professeur·e·s de l'Université Laval, de l'Université de Sherbrooke, de l'École de technologie supérieure (ÉTS) et de l'Université Concordia.

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Photo de Yoshua Bengio

Publications récentes

Intersecting perspectives: A participatory street review framework for urban inclusivity
Rashid A. Mushkani
Shin (Alexandre) Koseki
2025-10-01
Habitat International (publié)
doi.org
Intersecting perspectives: A participatory street review framework for urban inclusivity
Rashid A. Mushkani
Shin (Alexandre) Koseki
2025-10-01
Habitat International (publié)
doi.org
Intersecting perspectives: A participatory street review framework for urban inclusivity
Rashid A. Mushkani
Shin (Alexandre) Koseki
2025-10-01
Habitat International (publié)
doi.org
FairFLRep: Fairness aware fault localization and repair of Deep Neural Networks
Moses Openja
Paolo Arcaini
Foutse Khomh
Fuyuki Ishikawa
Deep neural networks (DNNs) are being utilized in various aspects of our daily lives, including high-stakes decision-making applications tha… (voir plus)t impact individuals. However, these systems reflect and amplify bias from the data used during training and testing, potentially resulting in biased behavior and inaccurate decisions. For instance, having different misclassification rates between white and black sub-populations. However, effectively and efficiently identifying and correcting biased behavior in DNNs is a challenge. This paper introduces FairFLRep, an automated fairness-aware fault localization and repair technique that identifies and corrects potentially bias-inducing neurons in DNN classifiers. FairFLRep focuses on adjusting neuron weights associated with sensitive attributes, such as race or gender, that contribute to unfair decisions. By analyzing the input-output relationships within the network, FairFLRep corrects neurons responsible for disparities in predictive quality parity. We evaluate FairFLRep on four image classification datasets using two DNN classifiers, and four tabular datasets with a DNN model. The results show that FairFLRep consistently outperforms existing methods in improving fairness while preserving accuracy. An ablation study confirms the importance of considering fairness during both fault localization and repair stages. Our findings also show that FairFLRep is more efficient than the baseline approaches in repairing the network.
2025-08-11
ArXiv (prépublication)
arxiv.org
arxiv.org
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IA pour l'humanité

Le développement socialement responsable et bénéfique de l'IA est une dimension fondamentale de la mission de Mila. En tant que chef de file, nous souhaitons contribuer au dialogue social et au développement d'applications qui seront bénéfiques pour la société.

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Une personne regarde un ciel étoilé.