Biais algorithmiques : les identifier, les mesurer, les corriger

Un système de recrutement IA qui pénalise les CV de femmes. Un algorithme de crédit qui défavorise certaines minorités. Un système de reconnaissance faciale qui fonctionne moins bien sur les peaux foncées. Les biais algorithmiques ne sont pas des cas isolés — ils sont systémiques. D'où viennent les biais ? 1. Biais dans les données d'entraînement Le biais le plus courant : le modèle apprend les patterns présents dans les données historiques, y compris les discriminations. Exemple : si votre historique de promotions montre que 85% des promus sont des hommes, le modèle apprendra que le genre masculin est un prédicteur de promotion. 2. Biais de représentation Certains groupes sont sous-représentés dans les données d'entraînement. Exemple : un modèle de reconnaissance vocale entraîné pr…