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- Un biais algorithmique est le fait que le résultat d'un algorithme d'apprentissage ne soit pas neutre, loyal ou équitable. Le biais algorithmique peut se produire lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme d'apprentissage automatique reflètent les valeurs implicites des humains impliqués dans la collecte, la sélection, ou l'utilisation de ces données. Les biais algorithmiques ont été identifiés et critiqués pour leur impact sur les résultats des moteurs de recherche, les services de réseautage social, le respect de la vie privée, et le profilage racial. Dans les résultats de recherche, ce biais peut créer des résultats reflétant des biais racistes, sexistes ou d'autres biais sociaux ou culturels, malgré la neutralité supposée des données. Un exemple concret est celui des interprètes en ligne qui traduisent systématiquement le terme anglais "nurse" (neutre) en "infirmière" (féminin) et le terme "doctor" (neutre) en "docteur" (masculin). L'étude des biais algorithmiques s'intéresse particulièrement aux algorithmes qui reflètent une discrimination « systématique et injuste »[pourquoi ?]. Le biais algorithmique n'est pas nécessairement une volonté délibérée des concepteurs de l'algorithme de tromper les utilisateurs. Il est d'autant plus important pour ceux-ci d'en avoir conscience que l'usage d'un algorithme biaisé que l'on suppose objectif peut fortement influencer leurs opinions. Cette problématique pose la question du manque de rétrocontrôle des concepteurs d'algorithmes sur leur création déjà soulevée par les ingénieurs des grandes plateformes de l'Internet. (fr)
- Un biais algorithmique est le fait que le résultat d'un algorithme d'apprentissage ne soit pas neutre, loyal ou équitable. Le biais algorithmique peut se produire lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme d'apprentissage automatique reflètent les valeurs implicites des humains impliqués dans la collecte, la sélection, ou l'utilisation de ces données. Les biais algorithmiques ont été identifiés et critiqués pour leur impact sur les résultats des moteurs de recherche, les services de réseautage social, le respect de la vie privée, et le profilage racial. Dans les résultats de recherche, ce biais peut créer des résultats reflétant des biais racistes, sexistes ou d'autres biais sociaux ou culturels, malgré la neutralité supposée des données. Un exemple concret est celui des interprètes en ligne qui traduisent systématiquement le terme anglais "nurse" (neutre) en "infirmière" (féminin) et le terme "doctor" (neutre) en "docteur" (masculin). L'étude des biais algorithmiques s'intéresse particulièrement aux algorithmes qui reflètent une discrimination « systématique et injuste »[pourquoi ?]. Le biais algorithmique n'est pas nécessairement une volonté délibérée des concepteurs de l'algorithme de tromper les utilisateurs. Il est d'autant plus important pour ceux-ci d'en avoir conscience que l'usage d'un algorithme biaisé que l'on suppose objectif peut fortement influencer leurs opinions. Cette problématique pose la question du manque de rétrocontrôle des concepteurs d'algorithmes sur leur création déjà soulevée par les ingénieurs des grandes plateformes de l'Internet. (fr)
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- Un biais algorithmique est le fait que le résultat d'un algorithme d'apprentissage ne soit pas neutre, loyal ou équitable. Le biais algorithmique peut se produire lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme d'apprentissage automatique reflètent les valeurs implicites des humains impliqués dans la collecte, la sélection, ou l'utilisation de ces données. Les biais algorithmiques ont été identifiés et critiqués pour leur impact sur les résultats des moteurs de recherche, les services de réseautage social, le respect de la vie privée, et le profilage racial. Dans les résultats de recherche, ce biais peut créer des résultats reflétant des biais racistes, sexistes ou d'autres biais sociaux ou culturels, malgré la neutralité supposée des données. Un exemple concret est celui des in (fr)
- Un biais algorithmique est le fait que le résultat d'un algorithme d'apprentissage ne soit pas neutre, loyal ou équitable. Le biais algorithmique peut se produire lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme d'apprentissage automatique reflètent les valeurs implicites des humains impliqués dans la collecte, la sélection, ou l'utilisation de ces données. Les biais algorithmiques ont été identifiés et critiqués pour leur impact sur les résultats des moteurs de recherche, les services de réseautage social, le respect de la vie privée, et le profilage racial. Dans les résultats de recherche, ce biais peut créer des résultats reflétant des biais racistes, sexistes ou d'autres biais sociaux ou culturels, malgré la neutralité supposée des données. Un exemple concret est celui des in (fr)
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- Biais algorithmique (fr)
- Discriminação algorítmica (pt)
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