Biais algorithmique

Les biais algorithmiques font référence à des erreurs systématiques et répétables dans un système d'intelligence artificielle (IA) qui aboutissent à des résultats injustes ou discriminatoires. Contrairement aux biais découlant purement de données erronées, les biais algorithmiques proviennent de la conception, de la mise en œuvre ou de l'application de l'algorithme lui-même. Cela peut se produire même lorsque les données d'entraînement semblent équilibrées. Il s'agit d'une préoccupation majeure dans le domaine de l'apprentissage automatique (ML) et dans des domaines tels que la vision artificielle (CV), car il peut compromettre la fiabilité et l'équité des systèmes d'IA, ce qui a un impact sur tout, des recommandations de produits aux décisions critiques dans les domaines de la finance et des soins de santé. Il est essentiel de s'attaquer à ce type de biais pour construire une IA digne de confiance, comme le soulignent des organismes de recherche tels que le NIST.

Sources de biais algorithmiques

Bien qu'ils soient souvent liés à des questions de données, les biais algorithmiques découlent spécifiquement de la mécanique de l'algorithme :

• Choix de conception : Les décisions prises lors du développement de l'algorithme, telles que le choix de caractéristiques spécifiques ou de l'algorithme d'optimisation utilisé, peuvent involontairement introduire un biais. Par exemple, si l'on optimise uniquement la précision, le modèle risque d'être peu performant pour les groupes minoritaires s'ils représentent des cas particuliers.
• Ingénierie et sélection des caractéristiques : Le processus de sélection, de transformation ou de création des caractéristiques(ingénierie des caractéristiques) peut intégrer des préjugés. Un algorithme peut apprendre des corrélations qui reflètent des préjugés sociétaux présents indirectement dans les caractéristiques.
• Variables de substitution : Les algorithmes peuvent utiliser des variables apparemment neutres (comme le code postal ou l'historique des achats) comme substituts d'attributs sensibles (comme la race ou le revenu). Cette utilisation de variables de substitution peut conduire à des résultats discriminatoires, même en l'absence de données sensibles explicites.
• Boucles de rétroaction : Dans les systèmes qui apprennent au fil du temps, les biais algorithmiques initiaux peuvent être renforcés lorsque les résultats biaisés du système influencent la collecte de données futures ou le comportement de l'utilisateur.

Exemples concrets

Les biais algorithmiques peuvent se manifester dans diverses applications :

1. Outils d'embauche : Les systèmes d'IA conçus pour trier les CV pourraient apprendre des modèles à partir des données historiques d'embauche. Si les pratiques antérieures favorisent certains groupes démographiques, l'algorithme pourrait perpétuer ce biais, pénalisant les candidats qualifiés issus de groupes sous-représentés, comme cela s'est produit tristement avec un outil expérimental chez Amazon.
2. Services financiers : Les algorithmes utilisés pour l'évaluation du crédit ou l'approbation des prêts peuvent refuser de manière disproportionnée les demandes émanant de personnes appartenant à certains quartiers ou groupes démographiques, même si les caractéristiques protégées sont exclues. Cela peut se produire si l'algorithme identifie des corrélations entre des facteurs apparemment neutres (comme les habitudes de navigation sur Internet ou les détaillants fréquentés) et le risque de crédit qui correspondent à des préjugés sociétaux. Les préoccupations concernant les biais algorithmiques dans la finance sont de plus en plus nombreuses.

Biais algorithmique et concepts connexes

Il est important de distinguer les biais algorithmiques des termes apparentés :

• Biais dans l'IA: il s'agit d'un terme général qui englobe toutes les formes d'injustice systématique dans les systèmes d'IA. Les biais algorithmiques sont une source spécifique de biais dans l'IA, au même titre que d'autres comme les biais liés aux ensembles de données.
• Biais de l'ensemble des données: il s'agit des biais provenant des données utilisées pour former le modèle (par exemple, échantillons non représentatifs, annotations biaisées). Si les biais liés à l'ensemble des données peuvent provoquer ou amplifier les biais algorithmiques, ces derniers peuvent également survenir indépendamment en raison de la conception de l'algorithme, même avec des données parfaitement représentatives. Il est essentiel de comprendre l'interaction entre les biais de l'IA et les biais des ensembles de données.
• Compromis biais-variance: il s'agit d'un concept fondamental en ML concernant la complexité du modèle et les types d'erreurs. Dans ce contexte, le terme "biais" fait référence aux hypothèses simplificatrices formulées par un modèle et conduisant à des erreurs systématiques(sous-adaptation), et non à un biais sociétal ou lié à l'équité.

Stratégies d'atténuation

Pour lutter contre les biais algorithmiques, il faut adopter une approche proactive et multidimensionnelle tout au long du cycle de vie de l'IA :

• Mesures d'équité : Incorporer des mesures d'équité dans le processus de formation et de validation des modèles, parallèlement aux mesures de performance traditionnelles telles que la précision.
• Vérification des algorithmes : Vérifier régulièrement les algorithmes pour détecter les résultats biaisés dans différents sous-groupes. Des outils tels que AI Fairness 360 et Fairlearn peuvent aider à détecter et à atténuer les biais.
• Techniques d'atténuation des biais : Employer des techniques conçues pour ajuster les algorithmes, telles que la repondération des points de données, la modification des contraintes d'apprentissage ou le post-traitement des résultats du modèle afin de garantir des résultats plus équitables.
• L'IA explicable (XAI): Utiliser les méthodes XAI pour comprendre pourquoi un algorithme prend certaines décisions, ce qui permet d'identifier les biais cachés dans sa logique. Il est essentiel d'améliorer la transparence de l'IA.
• Équipes diverses et tests : Impliquer des équipes diverses dans le processus de développement et effectuer des tests approfondis avec des groupes d'utilisateurs représentatifs afin de découvrir les biais potentiels.
• Sensibilisation à la réglementation : Restez informé de l'évolution des réglementations telles que la loi européenne sur l'IA, qui comprend des dispositions relatives aux préjugés et à l'équité.
• Surveillance continue des modèles: Surveillez les modèles déployés pour détecter toute dégradation des performances ou l'apparition de biais au fil du temps.

En comprenant les nuances des biais algorithmiques et en s'efforçant de les atténuer par une conception soignée, des tests rigoureux et le respect des principes d'équité et d'éthique de l'IA, les développeurs peuvent créer des applications d'IA plus fiables, plus équitables et plus bénéfiques. Des organisations telles que le Partenariat sur l'IA et l'Algorithmic Justice League plaident en faveur d'un développement responsable de l'IA. Des plateformes comme Ultralytics HUB et des modèles comme Ultralytics YOLO fournissent des cadres qui soutiennent le développement et l'évaluation prudents de modèles, en tenant compte de facteurs comme la confidentialité des données et en contribuant à la création de systèmes plus équitables. La conférence ACM sur l'équité, la responsabilité et la transparence (FAccT) est un lieu de recherche de premier plan dans ce domaine.