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Comprendre et prévenir les biais algorithmiques en intelligence artificielle

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Chapitre 4 Leçon 1
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Cette vidéo explore en détail les biais algorithmiques dans l'intelligence artificielle, démontre leur origine et leur impact à travers des exemples concrets, et propose des solutions essentielles comme la data curation et l’explicabilité pour construire des systèmes plus justes.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Cette leçon s’attache à démystifier les biais algorithmiques au cœur des systèmes d’intelligence artificielle. Bien loin de l’idée d’une IA parfaitement neutre, elle explique, de manière structurée, comment ces biais sont des erreurs statistiques systématiques héritées des données historiques ou provoquées par un manque de diversité dans les jeux de données.

L’analogie du miroir est utilisée pour illustrer le comportement de l’IA, qui reflète fidèlement mais parfois dangereusement nos inégalités passées. Plusieurs exemples illustrent ces phénomènes : recrutement automatisé basé sur des historiques biaisés, reconnaissance faciale inégalitaire, exclusion technologique dans des applications courantes ou même erreurs judiciaires.

La vidéo insiste sur la nécessité d’une vigilance humaine constante, présentant trois leviers principaux pour lutter contre les biais : la curation des données (audit, représentativité, équilibre), la transparence et l’explicabilité des décisions algorithmiques, ainsi que le principe du human in the loop, où l’humain reste décisionnaire sur les sujets critiques.

L’intelligence artificielle n'étant pas dotée de conscience ni d’éthique, il est donc impératif de contrôler sa formation et son utilisation afin d’éviter la répétition et l’amplification automatisée des inégalités. Cette leçon s’inscrit dans une perspective large, annonçant aussi les enjeux légaux et éthiques abordés dans la suite du cours.

Objectifs de cette leçon

Comprendre les mécanismes à l’origine des biais algorithmiques.
Identifier les exemples concrets de discriminations involontaires provoquées par l’IA.
Découvrir des solutions pratiques pour auditer et limiter les biais dans les systèmes d’IA.
Favoriser une vigilance humaine et promouvoir une utilisation éthique de l’IA.

Prérequis pour cette leçon

Notions de base en intelligence artificielle ou en science des données recommandées.
Intérêt pour l’éthique du numérique ou la compréhension des enjeux sociétaux des technologies.

Métiers concernés

Les connaissances développées s’appliquent aux data scientists, ingénieurs en IA, responsables RH, juristes spécialisés en technologies, consultants en transformation digitale, responsables de conformité et chercheurs en éthique des algorithmes.

Alternatives et ressources

Approches alternatives : audits humains réguliers, outils de fairness (Fairlearn, IBM AI Fairness 360), autres méthodes d’explicabilité (LIME, SHAP), ainsi qu’un recours à des jeux de données open source plus diversifiés.

Questions & Réponses

Parce que l’IA recherche des motifs statistiques dans les données; si celles-ci reflètent des préjugés historiques ou des inégalités, elle va mécaniquement les intégrer et potentiellement amplifier ces discriminations dans ses décisions.
Un manque de diversité conduit l’IA à être moins performante voire discriminatoire à l’égard de groupes sous-représentés, entraînant des erreurs, des exclusions technologiques ou des injustices, comme de fausses identifications ou des inégalités d’accès.
Il est recommandé de réaliser un audit et une curation des données, d’assurer la transparence et l’explicabilité des modèles, et de maintenir un contrôle humain sur les décisions, notamment dans les domaines critiques.