Michael Kearns Machine learning théorie des jeux finance éthique

Michael Kearns préside le département d’informatique et des sciences de l’information de l’Université de Pennsylvanie, où il est professeur depuis 2002. Ses recherches portent notamment à l’apprentissage automatique (ou machine learning), la théorie algorithmique du jeu et la finance quantitative.

Depuis juin 2020, Michael Kearns collabore avec Amazon dans le cadre du programme Amazon Scholars, et se concentre sur l’équité algorithmique, la confidentialité, l’apprentissage automatique et des sujets connexes au sein d’Amazon Web Services. Il a particulièrement travaillé dans le trading quantitatif et algorithmique à Wall Street (y compris chez Lehman Brothers, Bank of America, SAC Capital et Morgan Stanley).

Par le passé, il a été conseiller auprès d’entreprises technologiques et de sociétés de capital-risque. Kearns a également occasionnellement servi de témoin expert ou de consultant dans des affaires juridiques et réglementaires liées à la technologie. Kearns est membre élu de la National Academy of Sciences, de l’American Academy of Arts and Sciences, de l’Association for Computing Machinery, de l’Association for the Advancement of Artificial Intelligence et de la Society for the Advancement of Economic Theory.

Concevoir des algorithmes et des modèles de Machine Learning plus éthiques : 3 questions...

Johanna Diaz - 27 mai 2021

Michael Kearns, professeur de sciences informatique et de l'information à l'Université de Pennsylvanie, travaille notamment sur les sujets de l'apprentissage automatique, de la théorie algorithmique...