Biais de Jugement
Erreurs systématiques dans les processus de prise de décision humains ou d'IA causées par des raccourcis cognitifs ou des données erronées, nécessitant des audits et une atténuation des biais.
Erreurs résultant d’heuristiques cognitives (disponibilité, ancrage) dans les jugements humains ou de schémas algorithmiques reflétant ces biais. Le biais de jugement peut survenir lors de l’annotation des étiquettes, de la définition des politiques ou de la revue post-modèle. La gouvernance y répond au moyen de protocoles décisionnels structurés, de comités d’examen à l’aveugle, de formations de sensibilisation aux biais et d’audits algorithmiques afin de détecter et de corriger les résultats biaisés avant qu’ils ne se propagent.
Dans le cadre de la souscription de prêts, les analystes de crédit ont tendance à privilégier les candidats dont le nom leur est familier (biais de reconnaissance). La banque met en place des demandes anonymisées (masquage des noms) et réalise des audits de biais comparant les taux d’approbation avant et après la mise en œuvre — réduisant ainsi de 60 % les disparités liées aux noms.
« 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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