Biais Implicite
Les biais inconscients ou involontaires intégrés dans les données de formation ou la conception du modèle peuvent conduire à des résultats discriminatoires.
Des biais introduits par des facteurs sociétaux, culturels ou d’échantillonnage que les processus de curation des données ne mettent pas activement en évidence. Le biais implicite peut se dissimuler dans les jugements des annotateurs ou dans les archives historiques. La gouvernance exige des protocoles d’annotation en aveugle, des équipes d’annotation diversifiées et des analyses régulières de détection des biais afin d’identifier et de corriger ces déterminants cachés de résultats inéquitables.
Un modèle d’analyse de sentiment entraîné sur des publications de réseaux sociaux reflète un biais implicite : les publications issues de certains dialectes sont étiquetées de manière plus négative. L’équipe met en place un étiquetage à l’aveugle (suppression des métadonnées des auteurs) et recrute des annotateurs issus de divers horizons, réduisant de 40 % les taux de mauvaise classification des textes dialectaux.
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