Creating public interest datasets for artificial intelligence for development Création d’ensembles de données d’intérêt public pour l’intelligence artificielle au service du développement Artificial intelligence could play a transformational role in global development. Studies suggest it could support better medical diagnostics, increase agricultural productivity, and improve public service delivery, among other benefits. The creation of high-quality labelled datasets used to train machine learning models has driven progress in artificial intelligence in these domains. Many of these datasets, however, do not represent wide swaths of the population and overrepresent North American and European geographies, species, cultures, and languages. As a result, valuable machine learning tools do not work for the developing world, and some exclude poor and vulnerable communities.

This project will address this problem by funding the creation, expansion, and maintenance of equitably labelled datasets relevant for the Global South. It will also deepen our understanding of how to fund and support the development and maintenance of equitably labelled datasets. Initial datasets will be in the domains of healthcare, agriculture, and local languages. All datasets will be openly available. 

This project is IDRC’s contribution to the Universal Labelling Project, a pooled fund structure that will distribute small grants to support the creation of public interest datasets. The project is a collaboration between the Rockefeller Foundation, Google.org, and IDRC. Meridian Institute, a charitable organization based in the United States, will act as the financial and administrative secretariat for the pooled fund. L’intelligence artificielle pourrait être un vecteur de changement dans le développement mondial. Des études laissent entendre qu’elle pourrait, entre autres, favoriser de meilleurs diagnostics médicaux, augmenter la productivité agricole et améliorer la prestation des services publics. La création d’ensembles de données étiquetés de qualité, utilisés pour former des modèles d’apprentissage automatique, a permis de faire progresser l’intelligence artificielle dans ces domaines. Toutefois, nombre de ces ensembles de données ne représentent pas d’importants segments de la population et surreprésentent les géographies, les espèces, les cultures et les langues d’Amérique du Nord et d’Europe. Par conséquent, les outils d’apprentissage automatique utiles ne fonctionnent pas pour le monde en développement, et certains excluent les communautés pauvres et vulnérables.

Ce projet s’attaquera à ce problème en finançant la création, l’expansion et la maintenance d’ensembles de données équitablement étiquetés et pertinents pour les pays du Sud. Il nous permettra également de mieux comprendre comment financer et soutenir le développement et la maintenance d’ensembles de données équitablement étiquetés. Les premiers ensembles de données appartiendront aux domaines des soins de santé, de l’agriculture et des langues locales. Tous les ensembles de données seront accessibles au public. 

Ce projet est la contribution du CRDI au projet d’étiquetage universel, une structure de fonds communs qui distribuera de petites subventions pour soutenir la création d’ensembles de données d’intérêt public. Le projet est une collaboration entre la Fondation Rockefeller, Google.org et le CRDI. Le Meridian Institute, une organisation caritative basée aux États-Unis, assurera le secrétariat financier et administratif du fonds commun.