Biais algorithmique

Qu'est-ce que le biais algorithmique ?

Le biais algorithmique ou biais de l'IA fait référence aux résultats injustes ou discriminatoires résultant de l'utilisation d'algorithmes. C'est une série d'erreurs systématiques et répétables dans un système informatique qui favorise un groupe de personnes d'une manière qui ne correspond pas à l'intention des fonctions de l'algorithme.

Avec l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) qui se répandent dans les industries, le biais algorithmique est une préoccupation croissante pour tous. Bien que les algorithmes soient censés apporter de l'efficacité, ils ne sont pas à l'abri des défauts de conception humaine. Par conséquent, il est nécessaire de comprendre les biais que les algorithmes peuvent développer au fil du temps.

Les biais algorithmiques se produisent pour de nombreuses raisons - données biaisées, défauts de conception, et préjugés humains conscients ou inconscients tout au long de la phase de développement, entre autres.

Les logiciels d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique (MLOps) aident à surveiller et à atténuer de manière proactive les risques potentiels de biais. Ce logiciel aide à prévenir les conséquences qui perturbent le bien-être de différents groupes sociaux.

Logiciel Biais algorithmique

Logiciel mentionnant biais algorithmique comme fonctionnalité ou terme.

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Exemples de biais algorithmique

Le biais algorithmique prend de nombreuses formes. Il peut varier du biais racial et des préjugés de genre à l'inégalité et à la discrimination par l'âge. Cependant, ces biais peuvent également être involontaires. Par exemple, si un algorithme de reconnaissance faciale est entraîné à l'aide d'un ensemble de données qui n'est pas inclusif, il ne fonctionnera pas efficacement pour tous les groupes de personnes. Étant donné que ces biais sont involontaires, ils sont souvent difficiles à identifier avant d'avoir été programmés dans un système.

Voici quelques exemples supplémentaires de biais algorithmique :

• Biais racial dans les systèmes de santé : Dans le domaine de la santé, les biais algorithmiques peuvent inclure la fourniture de la même qualité d'installations médicales mais en facturant plus d'argent à un groupe de personnes.
• Biais de genre dans les systèmes de recrutement : Le biais algorithmique peut également exister dans les systèmes de recrutement où un genre est préféré à un autre. Toute décision d'embauche basée sur le biais de genre et non sur le mérite est injuste.
• Biais racial dans les systèmes criminels : Les algorithmes qui prédisent les chances de récidive d'un délinquant peuvent discriminer un certain groupe. La prédiction peut être biaisée contre les criminels appartenant à une race particulière, les rendant passibles d'une peine plus longue.

Types de biais algorithmique

Le biais algorithmique peut prendre de nombreuses formes et se produire en raison de différents facteurs. Cinq types courants de biais peuvent exister dans un algorithme :

• Biais de données survient lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme ne représentent pas tous les ensembles de personnes et de démographies. Cela entraînera l'algorithme à produire des résultats défavorables basés sur des données non inclusives. Ce type de biais peut exister dans les systèmes de recrutement, de santé et criminels.
• Biais d'échantillonnage se produit lorsque l'ensemble de données d'entraînement est utilisé sans randomisation. Il peut également se produire si l'ensemble de données n'est pas une représentation de la population pour laquelle l'algorithme est destiné. Cela peut conduire à des résultats inexacts et incohérents dans un système. Cela peut exister dans un système bancaire où un algorithme prédit les approbations de prêt uniquement sur la base de groupes à revenu élevé.
• Biais d'interaction existe lorsqu'un système interagit différemment avec les utilisateurs en raison de leurs caractéristiques ou de leur démographie. Cela entraîne un traitement incohérent et des résultats injustes pour les personnes d'un groupe spécifique. Ce type de biais peut être trouvé dans les systèmes de reconnaissance faciale qui peuvent reconnaître une race plus facilement qu'une autre.
• Biais d'attribution de groupe se produit lorsque les équipes de données supposent la vérité sur un individu en fonction du groupe auquel il peut ou non appartenir. Ce biais peut se produire dans les systèmes d'admission qui favorisent les candidats de certains antécédents éducatifs et institutions par rapport à d'autres.
• Biais de boucle de rétroaction peut se produire lorsque les résultats biaisés générés par un algorithme sont utilisés comme rétroaction pour l'affiner davantage. Cette pratique peut amplifier les biais au fil du temps, entraînant une plus grande disparité entre différents groupes. Par exemple, si un algorithme suggère certains emplois aux hommes, il peut ensuite considérer uniquement les candidatures des candidats masculins.

Meilleures pratiques pour prévenir le biais algorithmique

Bien que l'industrie technologique ait encore un long chemin à parcourir avant d'éliminer le biais dans les algorithmes, il existe quelques meilleures pratiques à garder à l'esprit pour le prévenir.

• Concevoir avec inclusion : Lorsque les algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique sont conçus avec l'inclusion à l'esprit, ils n'hériteront pas de biais. Fixer des objectifs mesurables pour les algorithmes entraînera des performances cohérentes dans tous les cas d'utilisation, c'est-à-dire tous les groupes, indépendamment de l'âge, du genre ou de la race.
• Tester avant et après le déploiement : Avant le déploiement de tout système logiciel, des tests et évaluations approfondis peuvent identifier les biais que l'algorithme peut avoir involontairement hérités. Une fois le déploiement terminé, une autre série de tests peut aider à identifier tout ce qui a été manqué lors de la première itération.
• Utiliser des données synthétiques : Les algorithmes d'IA doivent être entraînés sur des ensembles de données inclusifs pour éviter la discrimination. Les données synthétiques sont la représentation statistique des ensembles de données réels. Les algorithmes entraînés sur des données synthétiques seront à l'abri de tout biais hérité des données réelles.
• Se concentrer sur l'explicabilité de l'IA : L'explicabilité de l'IA permet aux développeurs d'ajouter une couche de transparence aux algorithmes d'IA. Cela aide à comprendre comment l'IA génère des prédictions et quelles données elle utilise pour prendre ces décisions. En se concentrant sur l'explicabilité de l'IA, l'impact attendu et les biais potentiels d'un algorithme peuvent être identifiés.

Grâce aux meilleures plateformes de science des données et d'apprentissage automatique, les développeurs peuvent connecter des données pour créer, déployer et surveiller des algorithmes d'apprentissage automatique.