Discrimination
En IA, cela se réfère à un traitement injuste des individus ou des groupes basé sur des biais dans les données ou les algorithmes, conduisant à des résultats inégaux.
Se produit lorsque les prédictions ou décisions du modèle désavantagent systématiquement des catégories protégées (race, sexe, âge). La gouvernance nécessite de définir des métriques de discrimination (par exemple, égalité des chances, parité démographique), d'intégrer des contraintes d'équité dans l'entraînement et d'auditer les modèles déployés pour détecter les impacts disparates, avec des plans de remédiation lorsque les seuils sont dépassés.
L'outil de prédiction des admissions d'une université présente des probabilités d'admission plus faibles pour les étudiants de première génération. Un audit d'équité révèle que les caractéristiques corrélées avec les candidats ayant un historique familial à l'université sont à l'origine de cette disparité. Le bureau des admissions supprime ces indicateurs et réentraîne le modèle pour atteindre des taux de vrais positifs égaux à travers tous les parcours étudiants.
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