Détection des Biais
Le processus d'identification des biais dans les modèles d'IA en analysant leurs résultats et leurs processus de prise de décision.
L'utilisation de techniques quantitatives et qualitatives—tests de disparité statistique, simulations contrefactuelles, comparaisons des performances des sous-groupes, et tableaux de bord d'analyse des erreurs—pour révéler où et comment les modèles traitent différents groupes de manière inégale. La détection des biais est continue : à mesure que les données évoluent, de nouveaux biais peuvent apparaître, nécessitant une réévaluation à intervalles réguliers.
Une entreprise de commerce électronique exécute son modèle de recommandations de produits à travers un processus de détection des biais chaque trimestre, vérifiant si certains segments démographiques de clients reçoivent des suggestions moins nombreuses ou de moindre qualité. Lorsque le taux de clics du segment hispanique est inférieur à celui des autres, les data scientists re-entraînent le modèle avec des échantillons de comportement utilisateur équilibrés pour corriger cette disparité.
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