Atténuation des biais
Techniques appliquées lors du développement de l'IA pour réduire ou éliminer les biais dans les modèles et les ensembles de données.
Une série d'interventions — prétraitement (rééquilibrage ou pondération des données), en cours de traitement (objectifs d'apprentissage sensibles à l'équité), et post-traitement (ajustement des prédictions pour répondre aux critères d'équité) — qui réduisent systématiquement les disparités indésirables. Les meilleures pratiques de gouvernance incluent la sélection de stratégies d'atténuation alignées sur la tolérance au risque et les besoins de conformité de l'organisation.
Un outil de justice pénale qui prédit le risque de récidive applique un algorithme d'atténuation du biais : lors de l'apprentissage, il ajoute une pénalité de justice qui réduit les écarts de prédiction entre les accusés blancs et noirs. Après avoir réentraîné, les taux de prédiction de récidive sont statistiquement équivalents entre les groupes raciaux, et les directives de déploiement de l’outil sont mises à jour en conséquence.
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