Équité
Assurer que les systèmes d'IA produisent des résultats impartiaux et équitables à travers différents individus et groupes, et atténuer les impacts discriminatoires.
Un principe de gouvernance et un objectif technique exigeant que les modèles d'IA fournissent des résultats comparables pour les groupes protégés et non protégés. L'équité est mise en œuvre grâce à des critères statistiques (par exemple, parité démographique, égalité des chances), des algorithmes de réduction des biais, et une surveillance continue. Cela nécessite l'engagement des parties prenantes pour définir ce que signifie « équitable » dans le contexte et pour valider que les interventions en faveur de l'équité ne sacrifient pas indûment l'exactitude.
Une intelligence artificielle de recrutement est auditée pour l'équilibre des genres : avant les mesures correctives, les candidats masculins avaient un taux d'offre d'entretien supérieur de 25 %. L'équipe applique une contrainte d'équité lors de la remise en formation pour égaliser les probabilités d'offre, et les rapports post-déploiement montrent des taux d'entretien à moins de 2 % entre les genres, améliorant l'équité sans nuire à la précision prédictive.
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