Description du projet
Les données synthétiques et leur éthique sociétale
Les ensembles de données générés par l’IA et utilisés pour former des algorithmes modifient le paysage éthique de la société moderne. Le projet SYNDATA, financé par le CER, examine la manière dont ces ensembles de données influencent la représentation, la vie privée et l’équité dans des secteurs tels que les soins de santé, la finance et l’administration. En générant des données là où la collecte dans le monde réel est impossible ou éthiquement sensible, l’IA promet de combler les lacunes en matière de diversité et de protéger la confidentialité, mais elle introduit également de nouveaux risques. SYNDATA est la première étude à grande échelle des sciences sociales sur les données synthétiques, combinant l’analyse historique avec des enquêtes sur les applications actuelles, de la biométrie à la détection d’armes. L’objectif du projet est de redéfinir la manière dont la société comprend les conséquences éthiques de la génération de données algorithmiques.
Objectif
SYNDATA develops a novel approach to understanding the ethical consequences of synthetic data for contemporary societies. Machine learning algorithms and AI models such as Gemini and GPT-4 are increasingly used to generate data (called ‘synthetic data’), which is in turn used to train other algorithmic models. This is leading to transformations in social and political life, because synthetic data embody a promise to address an array of ethical challenges associated with AI, such as the lack of ethnic diversity and gender representation in large training datasets, in addition to issues of privacy and confidentiality in sensitive datasets. In short, if some data cannot be collected in the real world, it can be generated via algorithms. This is particularly relevant in societal domains – such as healthcare, finance, and government – where an ethical question in the use of sensitive personal data is common. While there is a substantive literature outlining the various effects of data and algorithms on society, the area of synthetic data remains both under-researched and under-theorised. As such, SYNDATA will pioneer the first large-scale, systematic social science study of synthetic data. By examining the three pressing issues of generativity, representation, and resistance, the project will take seriously the ways that synthetic data are generated whilst also transforming how contemporary algorithms and AI models are trained and deployed in society. In order to do this, the project will conduct both archival research into the historical antecedents of synthetic data as well as path-defining studies of different areas where synthetic data is currently being generated and deployed as a way to train algorithmic systems: biometrics and facial recognition as well as weapons ammunition detection. SYNDATA will provide cutting-edge social science knowledge on how the emergence of synthetic data is transforming the relationships between data, AI, and ethics in society.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2025-STG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
YO10 5DD YORK NORTH YORKSHIRE
Royaume-Uni
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.