Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
La technologie de l'intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML) a révolutionné plusieurs domaines, y compris la recherche UX (user experience). Cependant, l'incorporation de ces technologies n'est pas sans ses défis. Un des plus importants et controversés est le biais dans les algorithmes et l'éthique de leur utilisation.
Un biais dans un algorithme se produit lorsque les décisions ou les prédictions de l'algorithme sont systématiquement incorrectes ou prennent des décisions basées sur des préjugés. Ces préjugés peuvent provenir de plusieurs sources : Données biaisées : Les algorithmes s'entraînent sur des données historiques. Si ces données reflètent des préjugés humains ou des inégalités existantes, l'algorithme les reproduira. A priori dans les modèles : Les concepteurs d'algorithmes peuvent, intentionnellement ou non, intégrer des préjugés dans le modèle lors du choix des fonctionnalités ou des poids.
L'éthique concerne les choix moraux et les responsabilités que nous avons en tant qu’êtres humains lors de la création et de l'implémentation de la technologie. Dans le contexte des algorithmes et de l'IA, cela signifie : Transparence : Les utilisateurs et les chercheurs doivent comprendre comment et pourquoi un algorithme prend certaines décisions. Responsabilité : Il doit y avoir des mécanismes en place pour identifier et corriger les biais algorithmiques. Équité : Les algorithmes doivent fonctionner de manière équitable pour tous les groupes d'utilisateurs sans favoriser un groupe par rapport à un autre.
Pour les chercheurs UX, comprendre et atténuer les biais algorithmiques est crucial pour fournir des expériences utilisateurs justes et représentatives. Sans cette vigilance, les produits et services développés risquent de ne pas répondre aux besoins de toute la base d'utilisateurs, compromettant ainsi l'expérience utilisateur globale.