Préjugé
Erreurs systématiques dans les sorties d'IA résultant de données d'entraînement biaisées ou d'algorithmes défectueux, conduisant à des résultats inéquitables.
Des écarts persistants et directionnels dans les prédictions du modèle qui désavantagent (ou avantagent) systématiquement certains groupes ou certains cas. Le biais résulte de données déséquilibrées, de préjugés des annotateurs ou d’objectifs mal spécifiés. Une gouvernance efficace exige de détecter et de quantifier les biais (p. ex., au moyen de métriques d’équité), puis d’en retracer les sources afin de corriger à la fois les données et la conception du modèle.
Une IA de présélection des candidatures, entraînée sur des CV historiques, rejette les candidats issus d’une université particulière, car les recrutements passés provenaient majoritairement d’autres établissements. Les RH identifient ce biais, enrichissent leur jeu de données avec davantage de diplômés de l’université concernée, réentraînent le modèle et surveillent les taux d’acceptation afin de garantir l’équité entre les établissements d’origine.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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