Prévenir les biais algorithmiques dans les solutions livrées aux clients

• Identifier les sources de biais dans les données et les modèles
• Détecter les biais algorithmiques avant la livraison au client
• Documenter les contrôles réalisés pour rassurer les clients

Data scientists, ingénieurs IA, chefs de projet, consultants IA

Avoir participé à la conception d’un modèle ou d’un algorithme

• Définir les biais algorithmiques et leurs conséquences pour un client
• Identifier les sources de biais dans les données d’apprentissage
• Repérer les biais introduits par le choix des variables du modèle
• Analyser la représentativité des populations couvertes par les données
• Choisir des mesures d’équité adaptées au cas d’usage du client
• Tester le modèle sur différents groupes d’utilisateurs
• Corriger les biais détectés par les données ou par le modèle
• Documenter les limites connues du modèle livré au client
• Mettre en place une surveillance des biais après la mise en production
• Expliquer les contrôles réalisés aux équipes métiers du client

• Repérer les sources de biais d’un jeu de données fourni
• Choisir les mesures d’équité d’un modèle de scoring client
• Rédiger la note de contrôle des biais remise à un client

• Check list de détection des biais avant livraison au client
• Modèle de fiche documentant les limites connues d’un modèle d’IA
• Fiche repère des principales sources de biais algorithmiques