Biais Cognitif
Des schémas systématiques de déviation par rapport à la norme ou à la rationalité dans le jugement, qui peuvent influencer la prise de décision de l'IA s'ils sont présents dans les données d'entraînement.
Les biais humains (ancrage, confirmation, disponibilité) peuvent altérer l’annotation des données, la sélection des caractéristiques et la définition des objectifs. La reconnaissance des biais cognitifs exige des revues structurées de gouvernance des données, des protocoles d’annotation en aveugle et des équipes d’annotation diversifiées. Les organisations doivent auditer les sources de biais non seulement dans les distributions de données, mais aussi dans les processus impliquant l’humain dans la boucle.
Un classificateur de réponses d’enquête classe à tort un sentiment neutre comme négatif, car les annotateurs, influencés par des événements d’actualité récents, surinterprètent la neutralité comme du pessimisme (biais de disponibilité). L’équipe met en œuvre un étiquetage en aveugle et fait tourner les annotateurs afin d’atténuer ce biais cognitif dans les annotations futures.
« 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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