Biais implicite
Des biais inconscients ou involontaires intégrés dans les données de formation ou dans la conception des modèles qui peuvent conduire à des résultats discriminatoires.
Définition
Les biais introduits par des facteurs sociétaux, culturels ou d'échantillonnage que les processus de conservation des données ne détectent pas activement. Des préjugés implicites peuvent se cacher dans les jugements des étiqueteurs ou dans les documents historiques. La gouvernance nécessite des protocoles d'étiquetage à l'aveugle, des équipes d'annotation diversifiées et des analyses régulières de détection des biais pour découvrir et corriger ces facteurs cachés de résultats injustes.
Exemple concret
Un modèle d'analyse des sentiments basé sur les publications sur les réseaux sociaux reflète un biais implicite : les publications provenant de certains dialectes sont étiquetées de manière plus négative. L'équipe met en place un étiquetage à l'aveugle (suppression des métadonnées de l'auteur) et recrute divers annotateurs, réduisant ainsi les taux d'erreur de classification des textes dialectaux de 40 %.
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