Métriques de la Justice
Mesures quantitatives (par exemple, impact disparate, égalité des chances) utilisées pour évaluer l'équité et la non-discrimination dans la prise de décision par l'IA.
Des métriques statistiques qui quantifient l’équité entre des catégories démographiques ou protégées. L’impact disparate mesure les taux de résultats, l’égalité des chances mesure l’égalité des taux de vrais positifs, et la calibration évalue la précision du risque prédit. Les cadres de gouvernance imposent de sélectionner, selon chaque cas d’usage, des métriques de justice appropriées, de définir des seuils acceptables et d’en rendre compte régulièrement aux organes de supervision afin de garantir l’absence de discrimination tout au long du cycle de vie de l’IA.
Les résultats d’un modèle de police prédictive sont évalués mensuellement : le service calcule les ratios d’impact disparate des contrôles selon l’origine raciale et constate que le ratio dépasse le seuil de 0,8. Il suspend les recommandations automatisées de patrouille, recalibre le modèle en y intégrant des contraintes d’équité, puis vérifie après le déploiement que les taux de contrôle respectent les objectifs définis par les indicateurs de justice.
« 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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