Indicateurs d'Équité
Des mesures quantitatives (par exemple, parité démographique, chances égalisées) utilisées pour évaluer la justice des prédictions d'un modèle d'IA à travers différents groupes.
Fournir des critères objectifs pour détecter et surveiller les disparités de résultats basées sur des groupes. Les métriques courantes incluent : Parité Démographique (taux de prédiction positive égaux), Probabilité Égalisée (taux de vrais/faux positifs égaux), et Calibration (risque prédit correspondant aux résultats observés). Les cadres de gouvernance imposent la sélection de métriques appropriées pour chaque cas d'utilisation et leur suivi continu pour imposer des SLA de justice.
Un modèle de prévision des admissions d'une université signale trimestriellement des différences de parité démographique. Lorsque les taux de prédiction positive des candidates tombent en dessous de 95 % de ceux des candidats masculins, une alerte déclenche une révision de l'équité. L'équipe ajuste les seuils de décision pour respecter la règle de parité de 0,8 et documente le changement dans le tableau de bord d'équité.
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