Le jeu « Les biais de l’IA » de Biljana Petreska permet d’aborder simplement avec les élèves et les adultes les bulles de filtres.
Les biais de l’intelligence artificielle désignent les préjugés ou les distorsions dans les résultats produits par les systèmes d’IA. Voici quelques types de biais courants dans l’IA :
- Biais de données
Se produit lorsque les données utilisées pour entraîner les modèles d’IA sont biaisées. Par exemple, si un ensemble de données de formation pour un modèle de reconnaissance faciale contient principalement des images de personnes d’une certaine ethnie, le modèle peut mal performer pour d’autres ethnies.
- Biais de sélection
Apparaît lorsque les données collectées ne sont pas représentatives de la population cible. Par exemple, un système d’IA conçu pour diagnostiquer des maladies peut être moins précis pour certains groupes démographiques si les données médicales utilisées proviennent principalement d’autres groupes.
- Biais d’algorithme
Se produit lorsque l’algorithme lui-même introduit des biais, souvent en raison de la manière dont il a été conçu ou optimisé. Par exemple, certains algorithmes peuvent favoriser des résultats qui maximisent certaines mesures de performance au détriment de l’équité.
- Biais d’interaction
Apparaît lorsque les utilisateurs interagissent avec un système d’IA de manière biaisée, influençant les résultats futurs. Par exemple, les recherches et les clics des utilisateurs peuvent renforcer des stéréotypes ou des préférences existantes dans un moteur de recommandation.
- Biais de confirmation
Se produit lorsque les systèmes d’IA renforcent les préjugés existants des utilisateurs en leur fournissant des informations qui confirment leurs croyances préexistantes. Cela est courant dans les algorithmes de recommandation sur les plateformes de médias sociaux.
- Biais de sous-représentation
Apparaît lorsque certains groupes ou catégories sont insuffisamment représentés dans les données de formation, conduisant à des performances inégales du modèle.
Les biais dans l’IA peuvent avoir des impacts importants, notamment en renforçant les inégalités sociales, en discriminant contre certains groupes, et en prenant des décisions injustes dans des domaines critiques tels que l’emploi, la justice pénale, et les services financiers. Pour atténuer ces biais, il est crucial d’adopter des pratiques de développement éthiques, de diversifier les ensembles de données, de tester rigoureusement les modèles pour l’équité, et de mettre en place des mécanismes de surveillance et de correction continue.
Ce jeu sérieux permet de prendre conscience de tout cela et de façon très démonstrative.
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