{"id":83565,"date":"2025-04-23T15:14:56","date_gmt":"2025-04-23T14:14:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.freshpies.co.uk\/?p=83565"},"modified":"2025-04-29T10:05:14","modified_gmt":"2025-04-29T09:05:14","slug":"quest-ce-que-le-biais-ai-et-que-devez-vous-faire-pour-leviter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.freshpies.co.uk\/fr\/what-is-ai-bias-and-what-you-should-be-doing-to-avoid-it\/","title":{"rendered":"Qu'est-ce qu'un biais d'IA et que devez-vous faire pour l'\u00e9viter ?"},"content":{"rendered":"

L'IA a fait son chemin dans la vie de la plupart des gens d'une mani\u00e8re ou d'une autre, mais que savez-vous de cet outil et plus particuli\u00e8rement des pr\u00e9jug\u00e9s de l'IA ?<\/span><\/p>\n

Exemples concrets<\/span><\/h2>\n

La plupart des outils d'IA apprennent en analysant des donn\u00e9es, en utilisant un m\u00e9lange de mod\u00e8les et d'algorithmes pour d\u00e9terminer les r\u00e9ponses. Cependant, si ces informations proviennent d'humains, avec leurs propres biais et pr\u00e9jug\u00e9s, qu'est-ce qui emp\u00eacherait l'IA de d\u00e9velopper les siens ?\u00a0<\/span><\/p>\n

La r\u00e9ponse est : rien.\u00a0<\/span><\/p>\n

Amazon avait mis au point un outil de recrutement qui a rapidement d\u00fb \u00eatre arr\u00eat\u00e9 en raison des \"opinions sexistes\" qu'il v\u00e9hiculait. L'IA a \u00e9t\u00e9 form\u00e9e \u00e0 partir de donn\u00e9es soumises sur dix ans, mais la plupart des donn\u00e9es provenaient de candidats masculins. D\u00e9velopp\u00e9e en 2014, il est apparu en 2015 que le syst\u00e8me n'\u00e9valuait pas les candidats d'un point de vue non sexiste. Les donn\u00e9es sur lesquelles il a \u00e9t\u00e9 construit ont \u00e9t\u00e9 recueillies principalement aupr\u00e8s d'hommes.\u00a0<\/span><\/p>\n

Un autre exemple c\u00e9l\u00e8bre de partialit\u00e9 de l'IA est celui d'un algorithme am\u00e9ricain appel\u00e9 <\/span>Compas<\/span><\/a>. Le programme COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions). Il a \u00e9t\u00e9 prouv\u00e9 que le COMPAS \u00e9tiquetait \u00e0 tort les pr\u00e9venus noirs comme \u00e9tant plus susceptibles de r\u00e9cidiver. Le COMPAS a signal\u00e9 \u00e0 tort des accus\u00e9s noirs presque deux fois plus souvent que des blancs (45% contre 24%). Ce syst\u00e8me a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 dans des centaines de tribunaux am\u00e9ricains. Il s'agit de racisme syst\u00e9mique sous une forme tout \u00e0 fait d\u00e9montrable.<\/span><\/p>\n

Comme l'a soulign\u00e9 un chercheur de Microsoft <\/span>Kate Crawford <\/span><\/a>a d\u00e9clar\u00e9 : \"Les histoires de discrimination peuvent perdurer sur les plateformes num\u00e9riques et, si elles ne sont pas remises en question, elles deviennent partie int\u00e9grante de la logique des syst\u00e8mes algorithmiques quotidiens\". Des situations comme celle-ci d\u00e9montrent la n\u00e9cessit\u00e9 d'une v\u00e9rification continue des faits. L'IA \u00e9tant de plus en plus ancr\u00e9e dans notre soci\u00e9t\u00e9, nous devons nous efforcer d'\u00e9viter que de telles erreurs bas\u00e9es sur les pr\u00e9jug\u00e9s ne se produisent.<\/span><\/p>\n

Qu'est-ce que cela signifie ?\u00a0<\/span><\/h2>\n

Vous pensez peut-\u00eatre que l'IA en tant que machine n'a pas de parti pris, mais ce n'est malheureusement pas le cas. Il existe de nombreux types de biais dans l'IA et il est difficile d'en identifier les principales formes. En effet, chaque programme apprend selon des m\u00e9thodes diff\u00e9rentes. Cependant, il existe certains<\/span> Certains types de pr\u00e9jug\u00e9s sont plus reconnus que d'autres.\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n

Les cinq types de biais d'IA les plus connus sont les suivants :<\/span><\/h3>\n

Biais de s\u00e9lection : <\/strong>Cela se produit lorsque les donn\u00e9es d'apprentissage ne repr\u00e9sentent pas fid\u00e8lement la population r\u00e9elle. L'IA est alors amen\u00e9e \u00e0 faire des suppositions erron\u00e9es. Si un mod\u00e8le de reconnaissance faciale est entra\u00een\u00e9 principalement sur une couleur de peau, il peut avoir du mal \u00e0 reconna\u00eetre les personnes ayant d'autres couleurs de peau, ce qui entra\u00eene une discrimination.<\/span><\/p>\n

Biais de confirmation : <\/strong>Cela se produit lorsque l'IA s'appuie trop fortement sur les informations qu'elle a apprises pr\u00e9c\u00e9demment. Cela signifie qu'elle r\u00e9affirme les pr\u00e9jug\u00e9s historiques trouv\u00e9s dans les donn\u00e9es ou les pr\u00e9jug\u00e9s qu'elle a appris auparavant. Par exemple, le st\u00e9r\u00e9otype selon lequel les femmes sont moins qualifi\u00e9es pour travailler dans la technologie.<\/span> Ces pr\u00e9jug\u00e9s, ainsi que les st\u00e9r\u00e9otypes, ont jou\u00e9 un r\u00f4le important dans le scandale d'Amazon.<\/span><\/a><\/p>\n

Pr\u00e9jug\u00e9s st\u00e9r\u00e9otyp\u00e9s :<\/strong> <\/span>\u00c9galement appel\u00e9 pr\u00e9jug\u00e9. Il s'agit d'un pr\u00e9jug\u00e9 qui est int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 la machine et qui refl\u00e8te les pr\u00e9jug\u00e9s, les st\u00e9r\u00e9otypes et les hypoth\u00e8ses de la soci\u00e9t\u00e9. De nombreux assistants virtuels, tels que Siri ou Alexa, sont con\u00e7us avec des voix f\u00e9minines et programm\u00e9s pour \u00eatre polis et accommodants. Renfor\u00e7ant le st\u00e9r\u00e9otype selon lequel les femmes doivent \u00eatre serviables et soumises, ce qui peut involontairement perp\u00e9tuer les pr\u00e9jug\u00e9s sexistes dans la soci\u00e9t\u00e9.<\/span><\/p>\n

Biais de mesure : <\/strong>Tout comme le biais de s\u00e9lection de l'\u00e9chantillon, le biais de mesure se produit lorsque la collecte des donn\u00e9es n'est pas compl\u00e8te ou qu'il y a une erreur lors de la collecte. Par exemple, si une universit\u00e9 envoie une enqu\u00eate de satisfaction sur les cours, mais ne s'adresse qu'\u00e0 ceux qui sont rest\u00e9s inscrits pendant les trois ann\u00e9es et non \u00e0 ceux qui ont abandonn\u00e9 ou chang\u00e9 de cours, elle n'obtient pas une image compl\u00e8te de la situation.<\/span><\/p>\n

Biais d'homog\u00e9n\u00e9it\u00e9 hors groupe : <\/strong>L'IA g\u00e9n\u00e9ralise les groupes de donn\u00e9es sur lesquels elle dispose de moins de donn\u00e9es. Regrouper des groupes plus petits m\u00eame s'ils n'ont que tr\u00e8s peu de similitudes. Par exemple, les syst\u00e8mes de reconnaissance faciale ont des difficult\u00e9s \u00e0 distinguer les individus appartenant \u00e0 des groupes raciaux ou ethniques minoritaires. Cela est d\u00fb \u00e0 un manque de diversit\u00e9 dans les donn\u00e9es d'apprentissage.<\/span><\/p>\n

Ces questions sont \u00e9galement abord\u00e9es dans notre <\/span>Pourquoi l'IA ne remplace pas les sp\u00e9cialistes du marketing.\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n

Pourquoi les biais li\u00e9s \u00e0 l'IA constituent-ils une question aussi urgente ?<\/span><\/h3>\n

Les pr\u00e9jug\u00e9s li\u00e9s \u00e0 l'IA sont une question tr\u00e8s importante car ils passent souvent inaper\u00e7us, notamment en raison de l'int\u00e9gration des pr\u00e9jug\u00e9s li\u00e9s \u00e0 l'IA dans la soci\u00e9t\u00e9 moderne. Si les biais ne sont pas contr\u00f4l\u00e9s, ils peuvent jouer sur les st\u00e9r\u00e9otypes sociaux et renforcer la d\u00e9sinformation. =<\/span><\/p>\n

En Am\u00e9rique, une IA utilis\u00e9e dans de nombreux syst\u00e8mes de sant\u00e9 am\u00e9ricains <\/span>Priorit\u00e9 aux \"patients blancs en meilleure sant\u00e9\". <\/span><\/a>Le syst\u00e8me de gestion des soins de sant\u00e9 est plus important pour les \"patients noirs plus malades\" que pour les autres. Cela s'explique par le fait que l'algorithme a \u00e9t\u00e9 form\u00e9 sur la base de donn\u00e9es erron\u00e9es, c'est-\u00e0-dire sur des donn\u00e9es relatives aux co\u00fbts et non aux besoins en mati\u00e8re de soins. En outre, les algorithmes peuvent pr\u00e9dire de mani\u00e8re erron\u00e9e les risques pour la sant\u00e9 de groupes de personnes sur lesquels ils disposent de moins d'informations, comme les minorit\u00e9s ethniques.\u00a0<\/span><\/p>\n

Recherches en Am\u00e9rique<\/span><\/a> a \u00e9galement pass\u00e9 au peigne fin 50 000 dossiers et d\u00e9couvert que \"les logiciels guidant les soins pour des dizaines de millions de personnes privil\u00e9gient syst\u00e9matiquement les patients blancs par rapport aux patients noirs\". Cela s'est produit syst\u00e9matiquement pour des maladies chroniques telles que le diab\u00e8te et les probl\u00e8mes r\u00e9naux. L'article qui a soulev\u00e9 cette question n'identifie pas l'entreprise \u00e0 l'origine de l'algorithme, affirmant que \"l'entreprise a confirm\u00e9 le probl\u00e8me et s'efforce de le r\u00e9soudre\".\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Cela s'est produit parce que l'algorithme n'avait pas \u00e9t\u00e9 form\u00e9 pour prendre en compte la race d'une personne lorsqu'il s'agissait de traiter ses probl\u00e8mes de sant\u00e9. Ses r\u00e9sultats biais\u00e9s ont montr\u00e9 que m\u00eame des \"formules relativement neutres sur le plan racial peuvent encore avoir des effets discriminatoires lorsqu'elles s'appuient sur des donn\u00e9es qui refl\u00e8tent les in\u00e9galit\u00e9s dans la soci\u00e9t\u00e9\". Les donn\u00e9es biais\u00e9es soulignent l'importance d'encourager les personnes de toutes les ethnies \u00e0 participer \u00e0 la construction de l'IA, des algorithmes et de la recherche.\u00a0<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Que devrions-nous faire ?<\/span><\/h3>\n

Tout espoir n'est pas perdu ! L'IA peut parfois r\u00e9duire les biais. Les techniques de r\u00e9duction des biais (telles que le recoupement, la v\u00e9rification des faits et la v\u00e9rification) peuvent \u00eatre form\u00e9es dans les outils. L'IA offre ainsi une perspective plus neutre que certains humains. Cependant, tant qu'elle prendra des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur des donn\u00e9es humaines, il y aura une certaine forme de partialit\u00e9.\u00a0<\/span><\/p>\n

Pour r\u00e9duire les biais de l'IA, nous devons diversifier les donn\u00e9es que nous utilisons pour former les mod\u00e8les d'IA. Il faut veiller \u00e0 ne pas exclure ou limiter les donn\u00e9es sur des cat\u00e9gories telles que les groupes ethniques, la localisation, l'\u00e2ge et le sexe. Les outils d'IA doivent \u00e9galement faire l'objet d'une surveillance continue. V\u00e9rifier les anomalies, les erreurs d'interpr\u00e9tation des donn\u00e9es et les repr\u00e9sentations erron\u00e9es.\u00a0<\/span><\/p>\n

Un autre moyen de r\u00e9duire les pr\u00e9jug\u00e9s li\u00e9s \u00e0 l'IA consiste \u00e0 diversifier les cr\u00e9ateurs d'IA. L'IA \u00e9tant bas\u00e9e sur des donn\u00e9es essentiellement historiques, il est facile d'amplifier des pr\u00e9jug\u00e9s d\u00e9j\u00e0 existants. En encourageant des personnes de tous horizons \u00e0 approfondir leur int\u00e9r\u00eat pour la construction de l'IA, nous pouvons garantir autant de perspectives que possible pour contribuer \u00e0 r\u00e9duire les pr\u00e9jug\u00e9s en mati\u00e8re d'IA.\u00a0<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Fa\u00e7ons de r\u00e9duire les biais li\u00e9s \u00e0 l'IA dans votre travail.<\/span><\/h3>\n
    \n
  1. Soyez conscient de l'outil que vous utilisez, des personnes qui l'ont cr\u00e9\u00e9 et des pr\u00e9jug\u00e9s qu'elles peuvent avoir.<\/span><\/li>\n
  2. Tout ce que l'IA produit n'est pas n\u00e9cessairement un fait, si cela semble erron\u00e9, v\u00e9rifiez-le. Si elle contribue \u00e0 quelque chose de valable, la v\u00e9rification des faits devrait toujours faire partie de votre processus d'utilisation de l'IA.<\/span><\/li>\n
  3. Vous pouvez att\u00e9nuer certaines formes de pr\u00e9jug\u00e9s en prenant le temps de r\u00e9fl\u00e9chir \u00e0 l'ing\u00e9nierie de vos messages.\u00a0<\/span><\/li>\n
  4. Ajoutez du contexte, fournissez \u00e0 l'outil un \u00e9ventail de donn\u00e9es aussi large que possible et encouragez-le \u00e0 r\u00e9fl\u00e9chir et \u00e0 prendre en compte diff\u00e9rentes perspectives.<\/span><\/li>\n
  5. Demandez \u00e0 votre IA d'\"expliquer votre processus de r\u00e9flexion\" et de citer ses sources afin que vous puissiez voir comment elle a recueilli ses donn\u00e9es.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    La sp\u00e9cificit\u00e9 est essentielle, l'IA ne peut pas tout faire. Parfois, l'IA n'aura pas la m\u00eame id\u00e9e de la \"diversit\u00e9\" que vous, tout comme d'autres humains, et vous devrez donc la pr\u00e9ciser \u00e0 la machine. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    L'IA a fait son chemin dans la vie de la plupart des gens d'une mani\u00e8re ou d'une autre, mais que savez-vous de cet outil et plus particuli\u00e8rement des pr\u00e9jug\u00e9s de l'IA ?
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