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Vers un cadre d’IA responsable pour la conception de systèmes décisionnels automatisés au MPO: une étude de cas de la détection et de l’atténuation des biais (view source)
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La définition des différents principes directeurs est incluse dans <ref name=":0" /> .
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== Processus de détection et d’atténuation des biais ==
Le processus de détection et d’atténuation des biais dépend de la définition du contexte dans lequel le biais doit être évalué. Compte tenu de l’ampleur des sources dont peuvent provenir les biais, la détermination exhaustive des sources pertinentes pour un système particulier et la quantification de leurs incidences peuvent s’avérer peu pratiques. Il est donc recommandé de '''considérer les biais sous l’angle des préjudices qui peuvent être induits par le système''' <ref name=":1">S. Bird, M. Dudík, R. Edgar, B. Horn, R. Lutz, V. Milan, M. Sameki, H. Wallach and K. Walker, "Fairlearn: A toolkit for assessing and improving fairness in AI," Microsoft, May 2020. [Online]. Available: <nowiki>https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/fairlearn-a-toolkit-for-assessing-and-improving-fairness-in-ai/</nowiki>. [Accessed 30 11 2021].</ref>. Les types courants de préjudices peuvent être représentés par des définitions mathématiques formelles de l’équité dans les systèmes de décision. Ces définitions constituent le fondement de l’évaluation quantitative de l’équité en tant qu’indicateur de biais dans les systèmes.
Le processus de détection et d’atténuation des biais dépend de la définition du contexte dans lequel le biais doit être évalué. Compte tenu de l’ampleur des sources dont peuvent provenir les biais, la détermination exhaustive des sources pertinentes pour un système particulier et la quantification de leurs incidences peuvent s’avérer peu pratiques. Il est donc recommandé de '''considérer les biais sous l’angle des préjudices qui peuvent être induits par le système''' <ref name=":1">S. Bird, M. Dudík, R. Edgar, B. Horn, R. Lutz, V. Milan, M. Sameki, H. Wallach and K. Walker, "Fairlearn: A toolkit for assessing and improving fairness in AI," Microsoft, May 2020. [Online]. Available: <nowiki>https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/fairlearn-a-toolkit-for-assessing-and-improving-fairness-in-ai/</nowiki>. [Accessed 30 11 2021].</ref>. Les types courants de préjudices peuvent être représentés par des définitions mathématiques formelles de l’équité dans les systèmes de décision. Ces définitions constituent le fondement de l’évaluation quantitative de l’équité en tant qu’indicateur de biais dans les systèmes.