Les Data Scientists sont des experts essentiels dans le domaine du machine learning et de l'intelligence artificielle (IA), chargés de repérer, éviter et corriger les biais algorithmiques.
Leur compétence d'esprit critique est cruciale pour garantir des résultats justes et équitables en utilisant des techniques telles que l'A/B testing et l'enrichissement des données, contribuant ainsi à une utilisation inclusive et éthique de l'IA au service de la société.
Voyons ensemble ce que sont les biais que peuvent recontrer les Data Scientist, et comment ils les corrigent.
Dans l'univers du machine learning, du deep learning et de l'intelligence artificielle (IA et LLM), un biais algorithmique se réfère aux distorsions systémiques qui affectent les résultats des algorithmes.
Ces distorsions peuvent émerger de plusieurs sources : les données d'entraînement utilisées, les inclinaisons inconscientes des développeurs, ou la structure même des algorithmes.
Ces biais peuvent conduire à des décisions et prédictions injustes, renforçant des stéréotypes ou discriminant certaines catégories d'individus.
Les différentes catégories de biais
Les biais se catégorisent de diverses manières, influençant significativement tant la performance que l'équité des algorithmes.
Les biais de sélection et de confirmation sont parmi les plus répandus.
Le biais de sélection se produit lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme ne sont pas représentatives de la populationou de la réalité que l'algorithmeest censé modéliser.
Cela peut arriver si certaines parties de la population sont sous-représentées ou sur-représentées dans l'ensemble de données d'entraînement.
Le biais de confirmation survient lorsque les algorithmes sont développés ou ajustés de manière à confirmer des hypothèses ou des croyances préexistantes des concepteurs ou des parties prenantes, souvent inconsciemment. Cela peut conduire à ignorerou à minimiser des données ou des résultats qui contredisent ces hypothèses.
Un autre biais est celui d’algorithmie, qui découle directement de la manière dont l'algorithme est conçu et optimisé. Il peut résulter de choix spécifiques dans la sélection du modèle, les paramètres de l'algorithme ou la fonction d'optimisation.
Exemples de biais algorithmiques
Exemple de biais de sélection : si un système de reconnaissance vocale est principalement entraîné avec des enregistrements de voix d'hommes adultes, il peut avoir du mal à reconnaître et à comprendre les voix de femmes ou d'enfants, car ces groupes n'étaient pas correctement représentés dans les données d'entraînement.
Exemple de biais de confirmation : Un développeur pourrait inconsciemment sélectionner ou pondérer des caractéristiques dans un modèle de prédiction de crédit de manière à favoriser des critères qui, selon lui, sont les plus pertinents, basés sur ses propres expériences ou croyances, plutôt que sur une analyse objective des données.
Exemple de biais d’algorithmie : Un modèle de machine learning pourrait être optimisé pour maximiser la précision globale, au détriment de la précision équitable entre différents groupes démographiques, menant à de meilleures performances pour le groupe majoritaire mais à des performances plus faibles pour les groupes minoritaires.
Comment éviter, repérer et corriger ces biais ?
A/B tester sa solution avant le déploiement à grande échelle
Les tests A/B, en comparant les performances de différentes versions d'un algorithme, permettent d'identifier et de corriger les biais avant leur mise en application. Cette méthode s'avère cruciale pour assurer l'équité des systèmes d'IA.
Par exemple, si un service de streaming vidéo constate un biais potentiel de genre dans son algorithme de recommandation, privilégiant les vidéos réalisées par des hommes.
Pour tester et potentiellement corriger ce biais, un test A/B est mis en place :
Groupe A (Contrôle) : Continue de recevoir des recommandations via l'algorithme original.
Groupe B (Test) : Reçoit des recommandations d'une version ajustée de l'algorithme visant à équilibrer le genre des réalisateurs des vidéos recommandées.
Les données d'engagement des utilisateurs sont collectées et analysées pour comparer les deux groupes, évaluant l'impact de la modification sur la diversité des genres sans compromettre l'engagement utilisateur.
Résultats :
Si le Groupe B montre une diversité améliorée sans impacter négativement l'engagement, la version modifiée de l'algorithme pourrait être adoptée pour tous les utilisateurs.
Si aucun progrès n'est observé ou si l'engagement diminue, des ajustements supplémentaires et d'autres tests A/B seront nécessaires.
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Inclure des échantillons avec des données plus diversifiées
Une stratégie essentielle pour contrer les biais consiste à enrichir les jeux de données d'entraînement avec des exemples variés et représentatifs de tous les segments de la population concernée.
Cette diversification aide à minimiser les distorsions et à améliorer la justesse des prédictions algorithmiques.
Par exemple, un système de reconnaissance faciale est initialement entraîné avec un jeu de données composé principalement de visages de personnes caucasiennes.
Pour le rendre plus équitable et précis dans la reconnaissance de visages de toutes les ethnies, le jeu de données est enrichi avec un nombre équivalent de visages provenant de diverses origines ethniques, y compris des personnes d'ascendance africaine, asiatique, hispanique, et d'autres groupes sous-représentés.
Cela permet à l'algorithme d'apprendre et de reconnaître un éventail plus large de traits faciaux, améliorant ainsi sa précision et son équité globales.
Réagir rapidement et corriger le tir
Lorsque des biais sont détectés, une action corrective rapide est impérative, que ce soit par l'ajustement des algorithmes ou par la révision des ensembles de données utilisés.
Cette agilité garantit que les technologies demeurent justes et inclusives.
Par exemple, après le déploiement d'un nouvel algorithme de recommandation de contenu sur une plateforme de médias sociaux, les utilisateurs signalent que l'algorithme tend à recommander du contenu polarisant ou extrême.
En réponse à ces retours, l'équipe de développement analyse rapidement les biais potentielsdans l'algorithme qui pourraient favoriser le contenu polarisant.
Ils découvrent que l'algorithme privilégie le contenu générant le plus d'engagement, sans tenir compte de la diversité des perspectives.
L'équipe ajuste alors l'algorithme pour qu'il valorise également la diversité des contenus et despoints de vue, réduisant ainsi la polarisation et favorisant une expérience utilisateur plus équilibrée et inclusive.
Comment le machine learning absorbe la donnée et donc, crée indirectement de biais algorithmiques
Un échantillonnage de données pas assez large crée des biais algorithmiques
La qualité des données d'entraînement est fondamentale dans l'apprentissage machine.
Un échantillonnage restreint ou non représentatif peut induire des biais, soulignant l'importance d'une collecte de données exhaustive et diversifiée.
Apprentissage supervisé OU non-supervisé : lequel réduit le plus les biais ?
Pour l'apprentissage supervisé, une attention particulière doit être portée à la diversité et à l'équité des étiquettes.
En effet, dans l'apprentissage supervisé, le modèle est entraîné sur un ensemble de données étiquetées. Cela signifie que chaque exemple dans l'ensemble d'entraînement est associé à une étiquette ou un résultat.
Par exemple, si j’ai plusieurs images d’animaux ainsi que des images d’objets, je peux “tagger” ces différentes images avec un tag “Animal” et un autre tag “Object”.
Dans l'apprentissage non-supervisé, il est crucial de surveiller comment les algorithmes catégorisent les données, afin d'éviter des regroupements biaisés.
En effet, dans l'apprentissage non-supervisé, le modèle est entraîné sur un ensemble de données sans étiquettes. L'objectif est de découvrir des structures cachées dans les données, comme des groupes ou des motifs communs.
Côté gauche : apprentissage supervisé (on donne des instructions)
Côté droit : apprentissage non-supervisé (l’ia apprend d’elle même)
Les IA génératrices sont-elles discriminantes ?
Les IA génératrices, telles que les modèles de texte ou d'image, peuvent également véhiculer des biais si elles ne sont pas correctement surveillées.
Par exemple, un modèle génératif formé sur des textes historiques pourrait reproduire des stéréotypes ou des préjugés présents dans ces textes.
Il est donc essentiel d'analyser et de corriger activement ces biais pour éviter la discrimination.
En conclusion, les biais algorithmiques représentent un défi significatif dans le domaine du machine learning et de l'IA.
Cependant, en adoptant des stratégies proactives pour les identifier, les éviter et les corriger, il est possible de développer des technologies plus justes et équitables.
L'objectif ultime est de créer des systèmes d'IA qui servent l'humanité de manière inclusive,sans perpétuer les inégalités existantes en assurant une protection des données.
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