Détection de biais
Processus d'identification des biais dans les modèles d'IA en analysant leurs résultats et les processus de prise de décision.
Définition
L'utilisation de techniques quantitatives et qualitatives (tests de disparité statistique, simulations contrefactuelles, comparaisons des performances de sous-groupes et tableaux de bord d'analyse des erreurs) pour révéler où et comment les modèles traitent les différentes cohortes de manière inégale. La détection des biais est continue : à mesure que les données évoluent, de nouveaux biais peuvent apparaître, nécessitant une réévaluation à intervalles réguliers.
Exemple concret
Une entreprise de commerce électronique utilise chaque trimestre son modèle de recommandation de produits via un pipeline de détection des biais, en vérifiant si certains groupes démographiques de clients reçoivent des suggestions moins nombreuses ou de moindre qualité. Lorsque le taux de clics du segment hispanique est inférieur à celui des autres segments, les data scientists reforment le modèle à l'aide d'échantillons équilibrés du comportement des utilisateurs afin de corriger la disparité.
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