{"id":17346,"date":"2023-04-20T12:03:08","date_gmt":"2023-04-20T10:03:08","guid":{"rendered":"https:\/\/golem.ai\/?p=17346"},"modified":"2023-04-27T16:15:23","modified_gmt":"2023-04-27T14:15:23","slug":"biais-ia-ethique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/miralia.ai\/en\/blog\/linguistique\/biais-ia-ethique","title":{"rendered":"Lutter contre les biais en IA, un enjeu \u00e9thique et technique"},"content":{"rendered":"<p><em>L&rsquo;intelligence artificielle (IA) joue un r\u00f4le de plus en plus important dans notre quotidien, avec des applications vari\u00e9es, telles que les assistants virtuels, les syst\u00e8mes de recommandation et les syst\u00e8mes automatis\u00e9s de prise de d\u00e9cision. Cependant, ces syst\u00e8mes ne sont pas aussi performants que les donn\u00e9es sur lesquelles ils s&rsquo;appuient. Si ces donn\u00e9es sont biais\u00e9es, l&rsquo;IA peut \u00e9galement l&rsquo;\u00eatre, entra\u00eenant des r\u00e9sultats discriminatoires et injustes. Dans cet article, nous explorerons l&rsquo;importance de lutter contre les biais de l&rsquo;IA et comment Golem.ai aborde ce probl\u00e8me avec son IA symbolique, transparente et frugale.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Biais en IA\u2026 De quoi parlons-nous ?<\/h2>\n\n\n\n<p>Les donn\u00e9es de formation sont au c\u0153ur de l&rsquo;IA et du machine learning. Il s\u2019agit d\u2019ailleurs des donn\u00e9es n\u00e9cessaires \u00e0 l\u2019entra\u00eenement de l\u2019algorithme de machine learning. En effet, une grande partie de la performance des algorithmes repose sur la qualit\u00e9 et la repr\u00e9sentativit\u00e9 des donn\u00e9es utilis\u00e9es pour les entra\u00eener. Cependant, des biais dans ces ensembles de donn\u00e9es peuvent entra\u00eener des r\u00e9sultats aux cons\u00e9quences impr\u00e9vues et consid\u00e9rables. Il est donc crucial d&rsquo;identifier et de corriger ces biais pour garantir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis et \u00e9quitables.<\/p>\n\n\n\n<p>Les biais dans les donn\u00e9es de formation peuvent avoir des effets n\u00e9gatifs sur les performances des algorithmes d&rsquo;IA, ainsi que sur les groupes de personnes concern\u00e9s. Les biais peuvent se manifester de diff\u00e9rentes mani\u00e8res, notamment par une sous-repr\u00e9sentation ou une surrepr\u00e9sentation de certaines caract\u00e9ristiques, un biais de s\u00e9lection, ou encore un biais de mesure.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Quels sont les types de biais ?&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Le biais algorithmique est un ph\u00e9nom\u00e8ne complexe qui peut se manifester de diff\u00e9rentes mani\u00e8res, et aux cons\u00e9quences vari\u00e9es sur la soci\u00e9t\u00e9. Parmi les types de <a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/pdf\/10.1145\/230538.230561\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>biais les plus courants<\/strong><\/a>, on peut citer:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Le biais de repr\u00e9sentativit\u00e9 : il se produit lorsque les donn\u00e9es de formation ne refl\u00e8tent pas correctement la diversit\u00e9 et la vari\u00e9t\u00e9 des situations r\u00e9elles. Par exemple, si un algorithme de reconnaissance faciale est entra\u00een\u00e9 principalement sur des images de personnes d&rsquo;un certain groupe ethnique, il risque de moins bien reconna\u00eetre les visages d&rsquo;autres groupes ethniques.<\/li>\n\n\n\n<li>Le biais de confirmation : il conduit l&rsquo;algorithme \u00e0 rechercher des mod\u00e8les qui correspondent \u00e0 des notions qui lui sont connues, sans prendre en compte les informations contradictoires \u00e9manant d\u2019autres mod\u00e8les. Ce type de biais peut renforcer les st\u00e9r\u00e9otypes existants et entra\u00eener des d\u00e9cisions discriminatoires. En comparaison, c\u2019est un biais cognitif existant chez l\u2019humain, qui confirmera une information correspondant d\u2019abord \u00e0 sa mani\u00e8re de penser, plut\u00f4t qu\u2019une autre.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/chicagounbound.uchicago.edu\/cgi\/viewcontent.cgi?article=1052&amp;context=uclf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>Le biais intersectionnel<\/strong><\/a> : il se produit lorsque les algorithmes ne parviennent pas \u00e0 reconna\u00eetre les multiples aspects de l&rsquo;identit\u00e9 d&rsquo;un individu, tels que le genre, l&rsquo;origine ethnique, l&rsquo;orientation sexuelle, et la classe sociale. Les syst\u00e8mes d&rsquo;IA qui ne tiennent pas compte de ces intersections sont susceptibles de perp\u00e9tuer des discriminations envers les personnes appartenant \u00e0 plusieurs groupes marginalis\u00e9s simultan\u00e9ment.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Les cons\u00e9quences de ces biais de l&rsquo;IA peuvent \u00eatre graves, notamment dans les domaines de la sant\u00e9, de l&#8217;emploi, du cr\u00e9dit et de la justice. Par exemple, un algorithme utilis\u00e9 pour d\u00e9terminer les traitements m\u00e9dicaux ou les interventions chirurgicales peut \u00eatre <a href=\"https:\/\/escholarship.org\/uc\/item\/6h92v832\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>biais\u00e9 envers certains groupes de patients en raison de donn\u00e9es de formation inad\u00e9quates<\/strong><\/a>. De m\u00eame, un syst\u00e8me automatis\u00e9 de recrutement peut discriminer les candidats appartenant \u00e0 certains groupes ethniques ou de genre en raison de <a href=\"https:\/\/www.reuters.com\/article\/us-amazon-com-jobs-automation-insight-idUSKCN1MK08G\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>biais dans les donn\u00e9es historiques<\/strong><\/a> sur lesquelles il se base.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Comment lutter contre ces biais ?<\/h2>\n\n\n\n<p>Pour assurer l&rsquo;\u00e9quit\u00e9 et l&rsquo;impartialit\u00e9 des syst\u00e8mes d&rsquo;IA, il est essentiel de prendre des mesures pour identifier, comprendre et att\u00e9nuer les biais dans les ensembles de donn\u00e9es et les algorithmes. Voici quelques \u00e9tapes cl\u00e9s \u00e0 suivre (<strong><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1810.03993.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Gebru et al. &#8211; 2018<\/a><\/strong> and <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1803.09010.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>Mitchell et al. &#8211; 2021<\/strong><\/a>) :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Collecter des donn\u00e9es repr\u00e9sentatives : il est crucial de veiller \u00e0 ce que les donn\u00e9es de formation refl\u00e8tent la diversit\u00e9 et la complexit\u00e9 du monde r\u00e9el, en prenant en compte les diff\u00e9rents groupes sociaux, les contextes culturels et les situations.<\/li>\n\n\n\n<li>Auditer les algorithmes : une fois les syst\u00e8mes d&rsquo;IA d\u00e9velopp\u00e9s, il est important de les \u00e9valuer r\u00e9guli\u00e8rement pour d\u00e9tecter et corriger les biais potentiels. Des outils tels que l<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1810.01943\">&lsquo;<\/a><strong><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1810.01943\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">AI Fairness 360 d&rsquo;IBM Research<\/a><\/strong> peuvent aider \u00e0 identifier et \u00e0 att\u00e9nuer les biais dans les algorithmes. Des soci\u00e9t\u00e9s sont par ailleurs sp\u00e9cialis\u00e9es dans ce domaine comme Numalis, dont l\u2019objectif est d\u2019aller au-del\u00e0 des m\u00e9thodes statistiques en travaillant sur les formes d\u2019apprentissage, ou sur l\u2019architecture et la performance des r\u00e9seaux de neurones.<\/li>\n\n\n\n<li>Impliquer les parties prenantes : les concepteurs et les d\u00e9veloppeurs d&rsquo;IA doivent collaborer avec les utilisateurs, les r\u00e9gulateurs, les experts en \u00e9thique et les communaut\u00e9s concern\u00e9es pour s&rsquo;assurer que les syst\u00e8mes d&rsquo;IA r\u00e9pondent aux besoins et aux attentes de toutes les parties prenantes.<\/li>\n\n\n\n<li>\u00c9duquer et sensibiliser : il est important de former les professionnels de l&rsquo;IA aux questions d&rsquo;\u00e9thique, de biais et de diversit\u00e9, et de sensibiliser le grand public aux enjeux et aux d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 l&rsquo;\u00e9quit\u00e9 et \u00e0 l&rsquo;inclusion dans le domaine de l&rsquo;IA. L&rsquo;IA est un monde \u00e0 part, avec une grande technicit\u00e9 et des codes incompr\u00e9hensibles pour le public mais aussi pour la plupart des d\u00e9cideurs et politiques. Un travail essentiel \u00e0 faire est de cr\u00e9er un pont de compr\u00e9hension o\u00f9 les d\u00e9cideurs et les parties prenantes peuvent \u00e9changer. En rendant l&rsquo;IA accessible et compr\u00e9hensible, par la multiplication des supports tels que les Livres Blancs\/plateformes web transversales visant \u00e0 pr\u00e9senter les secteurs de l&rsquo;IA au grand public. Car l&rsquo;adoption d&rsquo;une technologie passe toujours par la confiance. Et on ne peut faire confiance qu&rsquo;\u00e0 ce que l&rsquo;on comprend.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Comment bien choisir sa technologie d\u2019IA pour \u00e9viter des biais ?<\/h2>\n\n\n\n<p>La multiplicit\u00e9 des usages de l\u2019intelligence artificielle dans notre quotidien correspond \u00e9galement \u00e0 multiplicit\u00e9 des types de technologies existantes. Qu\u2019il s\u2019agisse d\u2019une IA bas\u00e9e sur des r\u00e8gles (syst\u00e8mes experts) ou d\u2019une IA bas\u00e9e sur un entra\u00eenement data (machine learning), les performances et l\u2019\u00e9vitement de certains biais diff\u00e8rent. Chez Golem.ai, nous mettons un point d\u2019honneur \u00e0 la cr\u00e9ation d&rsquo;une IA \u00e9thique et \u00e9quitable, et nous avons d\u00e9velopp\u00e9 une solution d&rsquo;intelligence artificielle qui r\u00e9pond \u00e0 ces enjeux. Contrairement aux approches traditionnelles bas\u00e9es sur le machine learning, notre IA symbolique n&rsquo;a pas besoin d&rsquo;\u00eatre entra\u00een\u00e9e sur des ensembles de donn\u00e9es potentiellement biais\u00e9s. Elle est ainsi moins susceptible de perp\u00e9tuer les discriminations et les in\u00e9galit\u00e9s existantes que g\u00e9n\u00e8re une IA utilisant le machine learning.<\/p>\n\n\n\n<p>De plus, notre IA est transparente, ce qui permet aux utilisateurs de comprendre et d&rsquo;expliquer les processus de prise de d\u00e9cision de l&rsquo;algorithme. Cette transparence est essentielle pour \u00e9tablir la confiance des utilisateurs et des parties prenantes, et pour assurer que les syst\u00e8mes d&rsquo;IA sont responsables et conformes aux principes \u00e9thiques et aux r\u00e9glementations en vigueur.<\/p>\n\n\n\n<p>Enfin, notre <a href=\"https:\/\/golem.ai\/fr\/produits\/inboxcare\"><strong>solution<\/strong><\/a> d&rsquo;IA est <a href=\"https:\/\/golem.ai\/fr\/ia-frugalite-sobriete\"><strong>frugale<\/strong><\/a>, ce qui signifie qu&rsquo;elle est con\u00e7ue pour utiliser moins de ressources informatiques et \u00e9nerg\u00e9tiques. Cette approche frugale contribue \u00e0 r\u00e9duire l&#8217;empreinte \u00e9cologique de l&rsquo;IA et \u00e0 rendre la technologie plus accessible aux organisations de toutes tailles.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Qu\u2019en retenir ?<\/h2>\n\n\n\n<p>Les biais de l&rsquo;IA ont des impacts soci\u00e9taux consid\u00e9rables, influen\u00e7ant la mani\u00e8re dont nous prenons des d\u00e9cisions et interagissons avec la technologie. Une IA biais\u00e9e peut renforcer les in\u00e9galit\u00e9s existantes, entra\u00eenant des discriminations et des pr\u00e9judices pour certaines populations. En identifiant et en comprenant les diff\u00e9rentes sources de biais, nous pouvons \u0153uvrer pour d\u00e9velopper des syst\u00e8mes d&rsquo;intelligence artificielle moins biais\u00e9s. Il est crucial que les chercheurs, les d\u00e9veloppeurs, les entreprises et les l\u00e9gislateurs collaborent pour \u00e9tablir des cadres \u00e9thiques et des r\u00e9glementations qui suppriment les biais et garantissent que l&rsquo;IA profite \u00e0 tous les membres de la soci\u00e9t\u00e9.&nbsp;<\/p>\n<!-- AddThis Advanced Settings generic via filter on the_content --><!-- AddThis Share Buttons generic via filter on the_content -->","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eviter les biais en IA pour un futur \u00e9quitable. 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