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 cas. Le biais provient de données déséquilibrées, de préjugés des étiqueteurs ou d'objectifs mal spécifiés. Une gouvernance efficace nécessite de détecter, quantifier (par exemple, via des métriques de justice), et retracer les sources de biais pour remédier à la fois aux données et à la conception du modèle.
Une intelligence artificielle de sélection d'embauche, formée sur des CV historiques, rejette les candidats d'une université particulière car les embauches passées provenaient principalement d'autres établissements. Les ressources humaines découvrent ce biais, augmentent leur ensemble de données avec davantage de diplômés de l'université concernée, retrainent le modèle, et surveillent les taux d'acceptation pour assurer une parité entre alma maters.
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