La Dr Rediet Abebe utilise des algorithmes et l’IA pour lutter contre les inégalités socio-économiques

 Née en 1991 à Addis-Abeba en Éthiopie, Rediet Abebe est  Docteure en sciences informatiques de Cornell Univesity. Elle a réussi à utiliser des algorithmes et l’Intelligence Artificielle afin améliorer l’accès aux opportunités pour les communautés marginalisées.

Parcours 

Diplômée du programme national éthiopien, elle quitte son pays natale pour  la Harvard College aux USA. Rediet Abebe est aujourd’hui titulaire d’un Master en informatique de l’université Cornell, d’un Master en mathématiques appliquées de l’université Harvard, d’un Master en informatique de l’Université de Cambridge et d’un BA en mathématiques de l’université Harvard.

Alors qu’elle était stagiaire chez Microsoft, elle a prèsenté un projet sur l’intelligence artificielle et se sert des algorithmes ainsi que de ses connaissances en économie, sociologie et politiques publiques pour comprendre, mesurer et atténuer les inégalités socio-économiques. Ainsi, son projet basé sur les requêtes de recherche pour faire la lumière sur les besoins non satisfaits en matière d’informations sur la santé des personnes en Afrique. Son étude a révélé des informations telles que les groupes démographiques susceptibles de s’intéresser aux remèdes naturels contre le VIH et les résidents des pays qui sont particulièrement préoccupés par la stigmatisation et la discrimination liées au VIH / sida. Ce travail est le premier à utiliser de grandes données sur le Web pour étudier la santé dans les 54 pays africains.

Dans un effort d’informer sur les programmes de santé, elle transmet ces résultats aux experts de la santé des ministères de la santé à travers l’Afrique. Elle travaille également avec le comité consultatif du National Institutes of Health pour aider à réduire les disparités en matière de santé aux États-Unis.

Elle a co-fondé et siégé au conseil d’administration de Black in AI , un réseau transcontinental de chercheurs et de praticiens noirs dans le domaine pouvons nous lire dans  Forbes que où elle décrit les problèmes de représentation, d’inclusion et d’appartenance à l’IA.