Biais de machine ou biais humains infectant la machine ?

Le biais de machine survient quand les algorithmes dans des systèmes d’Intelligence Artificielle tirent de fausses conclusions à partir des données.

Ce peut être en raison d’une erreur humaine, intentionnelle ou involontaire, ou bien suite à une analyse insuffisante.

Est-il possible d’éviter ce biais de machine ?

Pas totalement mais des audits algorithmiques peuvent nous y aider. Il s’agit d’une méthode pour évaluer si des algorithmes sous-jacents dans les applications de machine learning sont compromis par l’homme ou des biais humains.

Les ingénieurs peuvent vérifier le code lui-même ou l’alimenter d’une variété de données et rechercher des tendances problématiques dans le processus décisionnel de la machine.