Dernière mise à jour :
Le processus d'identification des biais dans les modèles d'IA par l'analyse de leurs résultats et de leurs processus de prise de décision.
L'utilisation de techniques quantitatives et qualitatives - tests de disparité statistique, simulations contrefactuelles, comparaisons de performance des sous-groupes et tableaux de bord d'analyse d'erreurs - pour révéler où et comment les modèles traitent différentes cohortes de manière inéquitable. La détection des biais est continue : à mesure que les données évoluent, de nouveaux biais peuvent apparaître, nécessitant une réévaluation à intervalles réguliers.
Exemple concret :
Une entreprise de commerce électronique fait passer son modèle de recommandation de produits par un pipeline de détection des biais chaque trimestre, afin de vérifier si certains segments démographiques de clients reçoivent des suggestions moins nombreuses ou de moindre qualité. Lorsque le taux de clic du segment hispanique est inférieur aux autres, les scientifiques des données réentraînent le modèle avec des échantillons équilibrés de comportements d'utilisateurs afin de corriger cette disparité.
