Description
Dans cet épisode de Déclic Numérique, nous explorons les biais algorithmiques, ces anomalies dans les résultats des systèmes d’intelligence artificielle (IA) qui peuvent avoir des conséquences graves sur notre quotidien. Nous expliquons ce qu’ils sont, pourquoi ils apparaissent, et comment ils impactent des domaines comme le recrutement, la reconnaissance faciale ou la publicité ciblée.
Voici quelques points clés abordés :
• Recrutement biaisé : Amazon a dû abandonner son outil d’IA qui discriminait les femmes en raison de données historiques biaisées.
• Reconnaissance faciale : Des systèmes comme Rekognition d’Amazon montrent des taux d’erreurs plus élevés pour les femmes et les minorités.
• Publicité ciblée : Les algorithmes favorisent parfois certains groupes sociaux ou géographiques, amplifiant les inégalités.
Nous discutons également des solutions pour détecter, mesurer et corriger ces biais tout au long du cycle de vie des modèles d’IA.
Sources citées dans l’épisode :
1. Définition et types de biais algorithmiques : https://www.quantmetry.com/glossaire/biais-algorithmique/
2. Exemples concrets de biais dans l’IA (Amazon Rekognition) : https://datascientest.com/intelligence-artificielle-biais-ia
3. Cas Amazon et biais dans le recrutement : https://www.journaldunet.fr/intelligence-artificielle/guide-de-l-intelligence-artificielle/1501319-biais-algorithmique-en-ia/
4. Reconnaissance faciale et biais liés aux données d’entraînement : https://datasociety.net/research/algorithmic-bias/
5. Solutions pour corriger les biais (IBM) : https://www.ibm.com/fr-fr/topics/ai-bias
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