Définition et classification des biais de l'IA

Le biais de l'intelligence artificielle est une anomalie causée par des hypothèses biaisées dans le processus de développement de l'algorithme ou par un biais dans les données d'entraînement.

Quels sont les types de biais de l’IA ?

1. Biais cognitif

Les biais cognitifs dans l'intelligence artificielle sont causés par le fait que les développeurs imposent inconsciemment leurs propres idées sur le modèle ou utilisent des ensembles de données biaisés pour la formation. Ce biais est causé par des erreurs de pensée inconscientes dans le jugement personnel et la prise de décision, alors que les gens tentent de simplifier le traitement de l'information.

2. Manque de données complètes

Si l'ensemble de données est incomplet, il y aura un biais.

L’intelligence artificielle peut-elle être totalement exempte de préjugés ?

D'un point de vue technique, tant que les données nécessaires à la formation de l'intelligence artificielle sont complètes et impartiales, un système d'intelligence artificielle peut être construit pour une prise de décision impartiale basée sur les données.

Cependant, dans le monde réel, les ensembles de données de l'IA reposent sur la pensée humaine et les préjugés humains augmentent constamment, ce qui rend difficile pour l'IA d'être complètement impartiale et impartiale.

Mais nous pouvons corriger le biais de l'algorithme d'IA en testant les données et les algorithmes.

Étapes pour corriger les biais du système d'IA :

1. Comprendre l'algorithme et les données pour évaluer le risque de biais.

Exemple :

Vérifiez que l'ensemble de données d'entraînement est représentatif et suffisamment grand pour éviter les biais courants tels que le biais d'échantillonnage.

Effectuer une analyse de sous-population impliquant le calcul des métriques du modèle pour des groupes spécifiques de l'ensemble de données. Cela peut aider à déterminer si les performances du modèle sont les mêmes dans toutes les sous-populations.

Surveillez les modèles au fil du temps pour éviter les biais. Les résultats de l'algorithme changeront à mesure que les données d'apprentissage ou de formation changeront.

2. Intégrez une stratégie anti-biais dans votre stratégie globale d'IA qui englobe une série d'actions techniques, opérationnelles et organisationnelles :

Stratégie technique : implique des outils qui peuvent aider à identifier les sources potentielles de biais et à révéler des données dans les données qui affectent précision du modèle Caractéristiques de la

Stratégie opérationnelle : faire appel à des auditeurs internes et tiers pour améliorer les processus de collecte de données.

3. Améliorez les processus pilotés par l'humain lors de l'identification des biais dans les données de formation.

La construction et l’évaluation de modèles peuvent mettre en évidence des préjugés qui suscitent des inquiétudes depuis longtemps. Dans le processus de création d’un modèle d’IA, ces biais peuvent être identifiés et ces connaissances utilisées pour comprendre la cause du biais.

4. Identifiez les cas d'usage où la prise de décision automatisée doit être privilégiée et où les humains doivent être impliqués.

5. Suivre une approche multidisciplinaire. La recherche et le développement sont essentiels pour réduire les biais dans les ensembles de données et les algorithmes. L’élimination des préjugés est une stratégie multidisciplinaire.

Une approche du développement de l'IA centrée sur les données permet également de minimiser les biais dans les systèmes d'IA.

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