Description du cours
Ces leçons sur les préjugés, l'inclusivité et l'équité dans l'intelligence artificielle exploreront pourquoi les préjugés sont l'un des concepts les plus discutés impliquant l'éthique de l'IA et pourquoi la prévention des préjugés devrait faire partie de la gouvernance de chaque système d'IA. En outre, ces leçons passeront en revue les concepts d'équité, de représentativité et de principe d'impact inclusif.
Les systèmes d'IA mettent à l'échelle les injustices nuisibles à un degré massif. Par conséquent, la prévention des biais devrait faire partie de l'ensemble du pipeline de construction du modèle, de la conception à la collecte de données, en passant par la formation et les tests du modèle. Des données représentatives sont importantes pour surmonter les biais dans la création de modèles d'apprentissage automatique. Pour que les données soient représentatives, elles doivent représenter avec précision les cas concernés par l'IA. Vous apprendrez comment des données représentatives peuvent être utilisées pour atténuer ou éliminer les biais dans les systèmes d'IA basés sur l'apprentissage automatique.
Fondamentalement, l'équité signifie que les personnes concernées doivent être traitées de manière impartiale et équitable, indépendamment de caractéristiques telles que la race, le sexe, l'âge, la région, la nationalité, le pays d'origine, les convictions politiques, la religion, etc. À travers ces leçons, vous explorerez également le concept d'équité et sa pertinence pour les préjugés, dont les définitions spécifiques ont été longuement explorées dans la littérature académique.
Enfin, vous apprendrez le principe de l'impact inclusif et comment il peut être utilisé pour responsabiliser les gens et partager les avantages entre tous.
Ce que vous allez apprendre
- Décrire la différence entre les biais et l'équité dans les systèmes d'IA
- Reconnaître les risques posés par des systèmes d'IA biaisés
- Expliquer pourquoi des données représentatives sont importantes pour créer une IA équitable
- Appliquer des données représentatives pour atténuer ou éliminer les biais dans les systèmes d'IA basés sur l'apprentissage automatique (machine learning)
- Comprendre le principe d'impact inclusif et sa capacité à responsabiliser ceux qui interagissent avec l'IA
- Explorer l'équité, la représentativité et le principe d'impact inclusif dans l'éthique de l'IA
Points clés à retenir
- Les biais (bias) sont l'un des concepts les plus discutés en matière d'éthique de l'IA, et leur prévention devrait faire partie de la gouvernance de tout système d'IA.
- Étant donné que les systèmes d'IA amplifient massivement l'injustice préjudiciable, la prévention des biais doit couvrir l'ensemble du processus de création de modèles (model-building pipeline), de la conception à la collecte de données, en passant par l'entraînement et les tests des modèles.
- Des données représentatives représentent fidèlement les cas qui concernent l'IA et sont importantes pour surmonter les biais dans la création de modèles d'apprentissage automatique (machine learning).
- L'équité signifie que les personnes concernées par les données doivent être traitées de manière impartiale et équitable, indépendamment de caractéristiques telles que la race, le sexe, l'âge, la région, la nationalité, le pays d'origine, les convictions politiques ou la religion.
- Le principe d'impact inclusif peut être utilisé pour autonomiser les individus (empower people) et partager les avantages entre tous.
Foire aux questions
Quels sujets ce cours couvre-t-il ?
Il aborde les biais, l'inclusivité et l'équité dans l'intelligence artificielle, y compris la détection et la prévention des biais, les données représentatives, l'équité dans l'IA et l'impact inclusif.
Quelles compétences vais-je acquérir grâce à ce cours ?
Vous développerez des compétences en systèmes d'intelligence artificielle, intelligence artificielle, biais (biasing), intelligence computationnelle, éthique des données et politiques de diversité, d'équité et d'inclusion.
Que signifie l'équité dans le contexte de l'IA ?
L'équité (fairness) signifie que les personnes concernées par les données doivent être traitées de manière impartiale et équitable, indépendamment de caractéristiques telles que la race, le sexe, l'âge, la région, la nationalité, le pays d'origine, les convictions politiques ou la religion.
Pourquoi les données représentatives sont-elles importantes ?
Pour que les données soient représentatives, elles doivent représenter fidèlement les cas traités par l'IA. De plus, les données représentatives peuvent être utilisées pour atténuer ou éliminer les biais dans les systèmes d'IA basés sur le machine learning.
Qu'est-ce que le principe d'impact inclusif ?
L'impact inclusif est un principe qui peut être utilisé pour donner plus de pouvoir (empower) aux personnes qui interagissent avec l'IA et pour partager les bénéfices avec tout le monde.
