2.1 - Les biais algorithmiques

Les Biais Algorithmiques

Les algorithmes d'IA peuvent reproduire et amplifier les biais présents dans les données ou dans leur conception.

⚠️ Qu'est-ce qu'un Biais Algorithmique ?

Un biais algorithmique est une tendance systématique qui peut conduire à des résultats injustes ou discriminatoires.

📊 Types de Biais

1. Biais de Données

• Biais de représentation : Certains groupes sous-représentés
• Biais historique : Données reflètent des discriminations passées
• Biais de mesure : Qualité de données inégale entre groupes

2. Biais Algorithmiques

• Biais de confirmation : Algorithme confirme des préjugés
• Biais d'optimisation : Métrique d'optimisation inadaptée
• Biais d'évaluation : Critères d'évaluation biaisés

🎯 Exemples Concrets

Recrutement

• Problème : IA favorise les candidats masculins
• Cause : Entraînement sur CVs historiques majoritairement masculins
• Conséquence : Perpétuation des inégalités de genre

Justice Pénale

• Problème : Outils de prédiction de récidive biaisés
• Cause : Données reflètent biais policiers existants
• Conséquence : Discrimination raciale dans les décisions judiciaires

Reconnaissance Faciale

• Problème : Taux d'erreur plus élevé pour certaines ethnies
• Cause : Datasets d'entraînement peu diversifiés
• Conséquence : Fausses identifications et arrestations erronées

🛡️ Comment Lutter Contre les Biais

Au Niveau des Données

• Diversification : Collecter des données représentatives
• Audit des données : Analyser la composition des datasets
• Augmentation : Équilibrer artificiellement les données

Au Niveau Algorithmique

• Fairness constraints : Intégrer des contraintes d'équité
• Tests d'adversité : Tester sur différents groupes
• Explicabilité : Comprendre les décisions de l'algorithme

Au Niveau Organisationnel

• Équipes diverses : Multiplier les perspectives
• Formation : Sensibiliser aux biais
• Gouvernance : Processus de revue éthique

🔍 Questions à se Poser

• Qui est représenté dans mes données ?
• Qui pourrait être désavantagé par ce système ?
• Quels sont les impacts potentiels sur différents groupes ?
• Comment puis-je mesurer et corriger les biais ?