Traitement du langage naturel (NLP), Big Data Analytics, Human Data Mining

Objectif du projet

L’objectif général du projet est de développer un prototype de traduction automatique multilingue capable de détecter et d’atténuer les préjugés sexistes dans les langues à faibles ressources.

Résumé du projet

Les systèmes d’IA copient et renforcent les préjugés sociaux existants, un problème désormais largement reconnu et étudié. Mais les recherches actuelles sur les préjugés sexistes dans le traitement du langage naturel (NLP) laissent entrevoir une solution.

 Les préjugés sexistes dans les applications d’IA telles que la traduction automatique (TA) sont courants et doivent être soigneusement pris en compte lors du développement de ces applications. 

Dans ce projet, nous proposons de développer un prototype de traduction automatique capable de détecter et d’atténuer les préjugés sexistes. Comme les langues cibles, l’amharique, le Ge’ez et l’Awign, appartiennent à la catégorie des langues à ressources limitées, nous utiliserons l’apprentissage par transfert pour tirer parti des langues riches en ressources disponibles, telles que l’anglais. 

Le projet est pertinent et d’actualité pour relever les défis de la barrière linguistique entre les différentes communautés locales ainsi que le problème des préjugés sexistes dans les ensembles de données de traduction automatique. 

Une mise en œuvre réussie du projet pourrait permettre de relever ces défis à l’intérieur et à l’extérieur de l’Éthiopie, en particulier en Afrique subsaharienne.

Porteur de projet

Walelign Tewabe Sewunetie est diplômé en informatique et possède plus de 14 ans d’expérience en entreprise dans les domaines de l’enseignement, du conseil, de la recherche et des projets. Il est diplômé de l’Institut universitaire de technologie Arba Minch, où il a obtenu une maîtrise en informatique. Walelign est un jeun académicien dynamique qui s’intéresse à de nombreux domaines de recherche. Ses travaux de recherche portent sur l’informatique, l’IA, le NLP, les systèmes de tutorat intelligents, le génie logiciel, etc.  Son sujet de recherche de doctorat est la conception et le développement de modèles de génération automatique de questions. Il a publié plus de 10 articles de recherche dans des revues et conférences internationales réputées, indexées par Scopus et par l’IEEE, ainsi que dans de nombreuses autres. Il a travaillé sur de nombreux projets importants tout au long de sa carrière. Parmi ceux-ci, « Designing Machine Learning Method for Software Project Effort Prediction » a été financé par l’Université Debre Markos.

Les autres membres de l’équipe

Zewdie Mossie travaille depuis 15 ans à l’Université Debre Markos. Il occupe actuellement le poste de doyen de l’Institut de technologie de l’Université Debre Markos et de professeur adjoint d’informatique. Il a enseigné diverses matières, notamment la programmation informatique (en C++ et Python), la gestion de bases de données, la sécurité informatique et de l’information, la gestion de projets informatiques, l’analyse de données massives (big data), ainsi que la recherche et la rédaction scientifique. Ses recherches portent sur le traitement du langage naturel, l’analyse des grandes données, l’analyse des données des réseaux sociaux, l’exploration des données humaines et la sécurité de l’information et des réseaux. Il a publié des articles dans des revues et contribué à plusieurs conférences sur des sujets liés aux technologies de l’information et aux sciences informatiques. En outre, il a participé à de nombreux projets et travaille actuellement sur les projets suivants : « Conception et développement d’un système mobile de synthèse vocale en amharique pour les étudiants malvoyants et aveugles » 

Yaregal Assabie est professeur associé à l’université d’Addis Abeba et président du département d’informatique. En 2009, il a obtenu un doctorat en génie électrique (avec un sous-domaine en systèmes informatiques) à l’université technologique de Chalmers, à Göteborg, en Suède. 

Il a obtenu une maîtrise en sciences de l’information à l’université d’Addis-Abeba (AAU), Addis-Abeba, en 2002, ainsi qu’une licence en informatique à l’université d’Addis-Abeba (AAU), Addis-Abeba, en 1998. Il a occupé différents postes dans le cadre de différents projets et travaux de comités. Il a enseigné divers cours tels que le traitement du langage naturel, le traitement des images numériques, l’apprentissage profond et les systèmes distribués au niveau du troisième cycle.   Yaregal Assabie a aussi réalisé cinq travaux de recherche et de développement financés par le ministère des sciences et de la technologie, l’université d’Addis-Abeba et le ministère des technologies de la communication et de l’information.

Fentanesh Nibret est professeur adjoint à l’université de Bahir Dar, en Éthiopie. Chercheuse en santé publique, elle a travaillé sur la violence sexiste à l’encontre des femmes, l’autonomie des femmes, l’inégalité entre les sexes et les effets néfastes sur la santé. Elle a publié des articles dans différentes revues sur des sujets liés au genre et à la santé, tels que l’autonomie décisionnelle des femmes et d’autres facteurs d’anémie chez les femmes mariées en Éthiopie, les associations entre le mariage et la maternité précoces et l’anémie chez les adolescentes en Éthiopie, l’autonomie des femmes et l’utilisation des services de soins de santé maternelle en Éthiopie. Elle a une meilleure compréhension du genre et des sujets connexes qui peuvent aider à atteindre l’un des objectifs de l’IA contre les préjugés sexistes. Ses prochaines recherches portent sur l’utilisation de la technologie numérique pour fournir des informations aux femmes afin d’améliorer leur santé.

Yenework Belayneh travaille depuis six ans à l’université Injibara, en Éthiopie. Elle occupe actuellement le poste de directrice de la bibliothèque de l’université d’Injibara et a également travaillé en tant que chef du département des technologies de l’information. Elle a enseigné diverses matières, notamment les technologies émergentes, les fondements de la programmation, la programmation fondamentale, la communication de données et les réseaux informatiques, la conception de réseaux, l’administration de systèmes, ainsi que la structure des données et les algorithmes. Ses recherches portent sur le traitement du langage naturel et les applications liées au genre dans la vie des femmes. Elle a également participé à l’organisation et à l’évaluation de conférences. Elle travaille actuellement sur les projets suivants : SYSTÈME AUTOMATIQUE de reconnaissance de la parole pour AWNGI (አውጚ)langue anglaise). 

Institution 

L’université de Debre Markos (DMU) est une université publique de recherche située à Debre Markos, en Éthiopie. Elle a été créée en janvier 2005. Deux ans plus tard, l’UMD a entamé le processus d’enseignement et d’apprentissage avec 760 étudiants réguliers, 53 membres du personnel académique et 34 membres du personnel de soutien, ainsi que 21 contractuels, et son nom a été officiellement déclaré Université Debre Markos. Actuellement, l’UMD compte 51 étudiants de premier cycle, 47 étudiants de troisième cycle et 2 programmes de doctorat dans le cadre de l’enseignement normal, de l’enseignement continu et de l’enseignement à distance. DMU a fourni des diplômés compétitifs et compétents à des organisations nationales et internationales lors de 11 cérémonies de remise des diplômes de premier et de second degré. En outre, 126 médecins ont été diplômés en trois cycles. L’université compte actuellement trois campus, cinq collèges, deux écoles et trois instituts.

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