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Proximité PME présente des contenus qui mettent en valeur des approches et pratiques, d’ici et d’ailleurs, à la fois innovantes et inspirantes. À surveiller le samedi: des cas d’entreprises du Québec qui s’illustrent sur des enjeux importants du monde des affaires.

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Comme pour les biais cognitifs humains, les biais existent aussi sous diverses formes en intelligence artificielle (IA) et peuvent ainsi avoir des impacts plus ou moins importants dans la manipulation de données. L’exemple le plus connu : le robot recruteur d’Amazon qui discriminait les femmes parce qu’il avait été programmé en tenant compte de l’historique des embauches de ce géant du commerce en ligne qui avait jusqu’alors engagé majoritairement des hommes, rappelle le Journal du Net dans un article qui donne quelques conseils pour minimiser ces biais.

Les biais historiques qui reproduisent les biais du passé, les biais de causalité qui établissent des corrélations malheureuses sans logique de cause à effet, les biais de représentativité dus à un manque de diversité : on recense 3 grandes familles de quelque 180 types de biais qui s’introduisent dès la sélection et la collecte des données, jusque dans l’interprétation des résultats. La chasse aux biais commence donc d’abord en prenant pleinement conscience de leur existence et de leur diversité.

Il convient également d’avoir une vision à 360° sur le processus d’acquisition de données pour éviter de percuter les biais existants. En se demandant plus précisément comment les données ont été acquises et sont-elles représentatives ? Enfin, le meilleur moyen de réduire les biais consiste à laisser l’humain exercer un contrôle continu. « Les experts métier doivent être dans la boucle durant tout le cycle de vie d’un projet d’IA, dès la définition du cas d’usage et la conception du modèle jusqu’à son suivi dans le temps », conseille Romain Lamotte, associé chez KPMG France.

Pour en savoir plus: 6 bonnes pratiques pour minimiser les biais en IA

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