Biais

Un biais en intelligence artificielle (IA) désigne la tendance d’un algorithme à produire des résultats ou des décisions partiales, favorisant ou défavorisant certains groupes ou individus.

Il reflète des préjugés humains ou des défauts structurels dans les données, les méthodes d’apprentissage ou la conception des modèles d’IA. Ces biais peuvent conduire à des décisions injustes, discriminatoires ou inexactes, affectant des groupes spécifiques ou des individus de manière disproportionnée.

Exemple de biais d’une IA :
Quand on demande à une IA de générer une image avec des managers, l’IA crée une image ne représentant que des hommes blancs, jeunes, beaux, barbus, avec des cheveux et sans lunettes…
©Alexandre SALQUE / ORSYS le mag

Origines des biais en IA

1. Données d’entraînement non représentatives
   • Exemple : des ensembles de données dominés par des hommes blancs entraînent des systèmes de reconnaissance faciale à moins bien identifier les femmes ou les personnes à la peau foncée.
   • Cas célèbre : l’outil de recrutement d’Amazon, formé sur des CV historiquement masculins, a systématiquement pénalisé les candidates.
2. Biais algorithmiques
   • Choix de variables ou de métriques inadaptés (ex. : optimiser la précision globale au détriment de l’équité entre groupes démographiques).
   • Exemple : les algorithmes de prêt bancaire utilisant des critères indirects (quartier d’habitation) pour discriminer racialement.
3. Biais cognitifs des développeurs
   • Les préjugés inconscients des data scientists (ex. : association de certains métiers à un genre) se répercutent dans les modèles.
4. Biais de confirmation
   • L’IA renforce les stéréotypes existants en s’appuyant sur des données historiquement biaisées (ex. : traduction genrée dans Google Translate).

👉 Types de biais courants

• Biais de sélection : données non représentatives. (ex. : minorités sous-représentées, données géographiques limitées). Données d’entraînement ne reflétant pas la réalité globale.

• Biais de mesure : données incorrectes/incomplètes. (ex. : erreurs d’étiquetage, données médicales partielles). Problèmes dans la collecte ou l’étiquetage des données.

• Biais d’exclusion : omission de variables clés. (ex. : ignorer l’historique scolaire pour la réussite). Facteurs importants négligés dans le modèle.

• Biais stéréotypés : renforcement de clichés. (ex. :  « PDG » = homme blanc). Reproduction de stéréotypes sociétaux par l’IA.

• Biais d’agrégation : masquage des différences. (ex. : revenu moyen cachant inégalités). Combinaison de données effaçant des variations importantes.

• Biais de confirmation : confirmation de préjugés. (ex. : recherche web favorisant théories des développeurs). IA validant les idées préexistantes.

• Biais d’ancrage : surestimation de la première information reçue. (ex. : prix immobilier trop influencé par le prix initial). Importance excessive accordée à la première information.

• Biais d’attribution : mauvaise de cause à effet. (ex. : fraude liée à une région, pas à l’individu,diagnostic médical erroné basé sur une corrélation superficielle entre deux symptômes). Lien de causalité erroné.

• Biais de présentation : Influence par l’affichage. (ex. : « recommandations » biaisées en e-commerce). Résultats présentés de manière orientée.

• Biais historique : reproduction du passé biaisé. (ex. : recrutement reproduisant sous-représentation femmes). Apprentissage et perpétuation des biais historiques.

• Biais d’interaction : biais par interactions utilisateurs. (ex. : chatbot biaisé par plaintes de certains groupes). Interactions utilisateurs modifiant le comportement de l’IA.

• Biais d’évaluation : évaluation biaisée de la performance. (ex. : test de reconnaissance faciale non équitable). Mesure de la performance du modèle non objective.

💥 Conséquences

Les conséquences des biais en IA peuvent être graves et toucher de nombreux domaines :

• Discrimination et injustice : les systèmes d’IA biaisés peuvent perpétuer et même amplifier les discriminations existantes envers certains groupes (par exemple, en matière d’emploi, de crédit, de justice pénale, de santé, etc.).
• Décisions incorrectes ou inefficaces : un système d’IA biaisé peut prendre des décisions incorrectes ou moins efficaces, car il est basé sur une représentation déformée de la réalité.
• Perte de confiance : le biais peut éroder la confiance du public dans l’IA et les technologies qui en découlent.
• Problèmes éthiques : le biais soulève d’importantes questions éthiques concernant la justice, l’équité, la responsabilité et la transparence des systèmes d’IA.

💉 Solutions pour atténuer les biais

1. Diversification des données
   • Enrichir les jeux d’entraînement avec des échantillons variés (ex. : ajouter des visages de toutes ethnies pour la reconnaissance faciale).
2. Audits et tests A/B
   • Comparer les performances de l’IA sur différents groupes démographiques avant déploiement .
3. Transparence algorithmique
   • Utiliser des outils comme AI Fairness 360 (IBM) ou What-if Tool (Google) pour détecter les biais.
4. Équipes pluridisciplinaires
   • Impliquer des experts en éthique, sociologie et droit pour contrebalancer les biais techniques