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Les préjudices sont généralement considérés dans le contexte des taux d’erreur et/ou des taux de représentation. Dans le cas des taux d’erreur, les différences de taux de faux positifs ou négatifs entre différents groupes de personnes induisent un rendement disproportionné du système, entraînant des conséquences injustes ou des avantages réduits pour certains groupes. Les différences dans les taux de représentation, même en l’absence de différences dans les taux d’erreur, peuvent conduire à des répartitions injustes des avantages ou des pénalités entre les groupes de personnes. Les types de préjudices applicables à un système particulier dépendent fortement de l’utilisation prévue du système. La figure 3 présente un organigramme permettant de déterminer la mesure d’équité la plus pertinente pour un système.

Les préjudices sont généralement considérés dans le contexte des taux d’erreur et/ou des taux de représentation. Dans le cas des taux d’erreur, les différences de taux de faux positifs ou négatifs entre différents groupes de personnes induisent un rendement disproportionné du système, entraînant des conséquences injustes ou des avantages réduits pour certains groupes. Les différences dans les taux de représentation, même en l’absence de différences dans les taux d’erreur, peuvent conduire à des répartitions injustes des avantages ou des pénalités entre les groupes de personnes. Les types de préjudices applicables à un système particulier dépendent fortement de l’utilisation prévue du système. La figure 3 présente un organigramme permettant de déterminer la mesure d’équité la plus pertinente pour un système.

 

[[File:Fairness Tree FR.png|alt=|center|thumb|734x734px|'''Figure 3: Organigramme de sélection de la métrique d’équité''' <ref>http://www.datasciencepublicpolicy.org/our-work/tools-guides/aequitas/</ref>'''.''']]

[[File:FairnessTree.png|center|thumb|625x625px|'''Figure 3: Organigramme de sélection de la métrique d’équité''' <ref>http://www.datasciencepublicpolicy.org/our-work/tools-guides/aequitas/</ref>'''.''']]

Après avoir exposé les risques de préjudice dans le système, l’étape suivante consiste à déterminer les attributs protégés. Dans le contexte de la détection et de l’atténuation des biais, un attribut protégé fait référence à un attribut catégorique pour lequel il existe des préoccupations de biais dans les catégories d’attributs. La race et le sexe sont des exemples courants d’attributs protégés. Les attributs protégés pertinents pour l’application du système doivent être définis afin d’étudier les incidences disproportionnées dans les catégories d’attributs.

Après avoir exposé les risques de préjudice dans le système, l’étape suivante consiste à déterminer les attributs protégés. Dans le contexte de la détection et de l’atténuation des biais, un attribut protégé fait référence à un attribut catégorique pour lequel il existe des préoccupations de biais dans les catégories d’attributs. La race et le sexe sont des exemples courants d’attributs protégés. Les attributs protégés pertinents pour l’application du système doivent être définis afin d’étudier les incidences disproportionnées dans les catégories d’attributs.