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Rubrique: A propos de Learnr...
L'un des principaux défis éthiques du Machine Learning réside dans la question des biais et de l'équité. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent amplifier des biais existants dans les données d'entraînement, conduisant à des décisions injustes ou discriminatoires. Par exemple, si un modèle est formé sur des données historiques contenant des préjugés raciaux ou de genre, ces mêmes préjugés peuvent être reflétés dans les prédictions du modèle.
Dans le domaine du Machine Learning, la collecte et l'utilisation de grandes quantités de données soulèvent des préoccupations importantes en matière de vie privée et de sécurité. Les informations personnelles peuvent être compromises si elles ne sont pas correctement protégées. De plus, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent parfois révéler des informations sensibles même lorsqu'elles ne sont pas explicitement fournies.
L'automatisation grâce au Machine Learning a un effet significatif sur le marché du travail. Bien que cela puisse conduire à une augmentation de la productivité et à l'émergence de nouveaux rôles, il y a également des craintes que certaines professions soient rendues obsolètes. Les travailleurs dans des métiers routiniers ou procéduraux sont particulièrement à risque.