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Rubrique: A propos de Learnr...
Le Machine Learning (apprentissage automatique) est une technologie puissante qui permet aux systèmes de prendre des décisions basées sur des données. Cependant, l'un des grands défis de cette technologie est de garantir que ces décisions soient équitables et dévoides de biais.
Le biais dans le Machine Learning se réfère aux préjugés implicites ou explicites intégrés dans les modèles ou les données. Ces biais peuvent provenir de diverses sources: Données historiques biaisées : Si les données utilisées pour entraîner le modèle contiennent des biais, le modèle les reflétera. Sélection des données : La manière dont les données sont collectées et sélectionnées peut introduire des biais. Conception de l'algorithme : Les algorithmes euxmêmes peuvent favoriser certaines décisions en fonction de leur conception.
L'équité dans le Machine Learning consiste à garantir que les modèles prennent des décisions justes et impartiales. Cela inclut : Équité individuelle : Traiter des individus similaires de manière similaire. Équité collective : Garantir que différents groupes obtiennent des résultats comparables.
Les biais et l'injustice dans le Machine Learning peuvent conduire à des inégalités exacerbées et à la perte de confiance du public dans la technologie. Des décisions inéquitables peuvent affecter des vies de façon significative, par exemple: Refus de prêt bancaire. Prédictions erronées en soins de santé. Discrimination dans les processus de recrutement.
En reconnaissant et en abordant les biais dans le Machine Learning, nous pouvons œuvrer pour plus d'équité et de justice dans les systèmes automatisés. Les praticiens du Machine Learning doivent être conscients de ces défis et s'engager activement à les surmonter pour construire des systèmes équitables et fiables.