Le biais en IA fait référence à l'injustice systématique dans les modèles — produisant des résultats qui désavantagent injustement certains groupes, souvent en reflétant les biais dans les données d'entraînement. C'est une préoccupation éthique et pratique sérieuse, car une IA biaisée peut causer du tort réel et perpétuer la discrimination.
Ce qu'est le biais en IA
AI BIAS → systematic, unfair skew in a model's outputs:
→ the model treats certain groups unfairly (e.g. by race, gender, age) or makes skewed
decisions
→ usually stems from BIASED TRAINING DATA (the model learns the biases in the data)
→ 'bias in, bias out' → models reflect and can AMPLIFY societal biases in their data
→ AI can perpetuate or worsen unfairness/discrimination
