L'équité en matière d'IA : plus qu'un rêve

Éthique de l'IA

Joe Franklin

Associate Data Literacy and Essentials Manager, DataCamp

Équité dans l'IA

  • Équité : garantit qu'aucun groupe ne soit favorisé par rapport à un autre
  • Concerne l’origine, le genre, le statut socio-économique, etc.

An checklist containing race, gender, and socioeconomic status.

  • L'IA devrait prédire les résultats des patients de manière équitable
  • Il ne devrait y avoir aucun parti pris envers un groupe en particulier

A red cross on top of the word "bias".

Éthique de l'IA

Pourquoi l'équité est-elle importante ?

  • Le traitement rapide de l'IA peut entraîner des répercussions à grande échelle

An icon illustrating the large-scale impacts of AI.

An icon depicting vulnerability.

  • L'équité empêche le ciblage négatif des populations vulnérables
  • Essentielle pour une mise en œuvre responsable de l'IA, garantit une prise en compte équitable
1 Icônes créées par noomtah & Parzival' en 1997 à partir de www.flaticon.com
Éthique de l'IA

Promouvoir l'équité

  • La promotion de l'équité est un défi réalisable
  • Réduction des biais potentiels en omettant certaines variables
  • Les variables comprennent l'origine ethnique, le sexe, l'âge, le statut socio-économique, l'orientation sexuelle et la religion

A person trying to fathom "fairness through unawareness".

Éthique de l'IA

Des problèmes imprévus peuvent survenir

 

  • Des préjugés involontaires peuvent toujours se produire

 

  • Des stratégies solides sont nécessaires pour garantir l'équité

An icon showing a patient's chest x-ray.

1 Icônes réalisées par Freepik de www.flaticon.com
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Réduire au minimum les préjugés

  • L'objectif principal de l'équité en matière d'IA est de minimiser les biais
  • La première étape consiste à reconnaître l'existence des préjugés
  • Gardez un esprit critique et demeurez vigilant face à l’intelligence artificielle
  • Effectuer des contrôles et des audits fréquents pour garantir l'équité
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Passons à la pratique !

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