Données Déséquilibrées
Un ensemble de données dans lequel une classe ou catégorie dépasse significativement les autres, ce qui peut amener les modèles d'IA à privilégier la classe majoritaire, sauf en cas de mesures d'atténuation.
Se produit lorsque les catégories cibles (p. ex., fraude vs légitime) sont représentées de manière inégale, ce qui conduit les modèles à privilégier les classes majoritaires et à négliger des cas rares mais critiques. Les techniques d’atténuation incluent le rééchantillonnage (suréchantillonnage de la minorité, sous-échantillonnage de la majorité), la génération de données synthétiques (SMOTE) ou l’utilisation d’ajustements des poids de classe. La gouvernance exige de surveiller les distributions de classes, de suivre les performances par classe et de documenter les choix d’atténuation ainsi que leurs effets.
Le jeu de données de détection de fraude d’une banque comporte 0,5 % de cas de fraude. L’équipe de science des données applique SMOTE pour suréchantillonner les exemples de fraude, réentraîne le modèle avec une fonction de perte pondérée par classe et porte le rappel de fraude de 60 % à 85 % — tout en documentant le processus à des fins d’audit et de conformité.
« 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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