L'IA est une nouvelle technologie passionnante qui présente de nombreux avantages potentiels pour la société, mais elle comporte également des risques. L'un des domaines où l'IA peut être particulièrement nocive est son interaction avec les communautés marginalisées, comme la population LGBT. Lorsque des algorithmes d'IA sont utilisés pour prendre des décisions en matière d'embauche, de logement, de crédit, de santé ou de justice pénale, ils peuvent perpétuer les préjugés et la discrimination existants s'ils ne sont pas bien conçus. Cet article examinera les mécanismes pratiques en place pour détecter, prévenir et atténuer les biais d'IA à l'égard des populations LGBT, ainsi que leur efficacité dans la pratique.
Pour commencer, décidons de certains termes. Le terme « IA » désigne les systèmes informatiques qui peuvent effectuer des tâches nécessitant généralement l'intelligence humaine, telles que la reconnaissance vocale, la prise de décision ou l'apprentissage basé sur les données. Par biais, on entend une erreur systématique dans ces processus causée par des données d'entrée erronées ou une mauvaise programmation. Le terme « LGBT » désigne les lesbiennes, les gays, les bisexuels et les transgenres. Il s'agit de personnes qui ne s'identifient pas strictement comme des hommes ou des femmes, ou qui sont attirées par des personnes de différents sexes.
Enfin, « population » désigne tout groupe de personnes ayant des caractéristiques communes.
Un moyen de prévenir les biais de l'IA à l'égard des groupes LGBT est de former des ensembles de données. Les ensembles de données de formation sont des ensembles d'exemples utilisés pour enseigner aux algorithmes d'apprentissage automatique la reconnaissance des schémas dans les données. Si ces exemples ne comprennent que des images de personnes directes et cisgenres (c'est-à-dire des personnes dont l'identité de genre correspond à leur sexe attribué à la naissance), l'algorithme d'IA peut avoir des problèmes pour reconnaître des individus non binaires, par exemple. Pour lutter contre cela, les chercheurs peuvent créer des ensembles plus variés de données de formation qui comprennent des images de personnes LGBT.
Cependant, cette approche a des limites: la collecte de données suffisantes pour l'apprentissage de grands modèles coûte cher et prend beaucoup de temps, et elle ne résout pas le problème de la discrimination existante dans les bases de données existantes.
Un autre mécanisme consiste à utiliser des indicateurs d'équité dans l'élaboration du modèle. Les indicateurs d'équité mesurent la mesure dans laquelle le système d'intelligence artificielle traite également les différents groupes.
Par exemple, l'un des indicateurs peut être la précision qui mesure la précision avec laquelle le modèle prédit si quelqu'un appartient à une catégorie spécifique, comme « homme » ou « femme ». Une autre métrique peut être la probabilité égalisée, qui mesure si la probabilité d'une mauvaise classification entre les groupes diffère considérablement. En mesurant l'équité, les développeurs peuvent déterminer quand leurs modèles sont biaisés et apporter les ajustements appropriés.
Cependant, les indicateurs d'équité nécessitent une conception et une mise en œuvre minutieuses, et ils ne sont pas toujours efficaces pour détecter toutes les formes de biais.
Enfin, une autre stratégie consiste à déployer des systèmes d'IA compréhensibles. Les systèmes d'IA explicites garantissent la transparence des processus décisionnels afin que les utilisateurs puissent comprendre pourquoi ils ont fait une prédiction. Cela peut aider les utilisateurs à détecter et corriger les erreurs du système si nécessaire.
Cependant, les systèmes d'IA expliquables peuvent encore contenir des préjugés, car ils reposent sur l'interprétation humaine, et les gens sont également enclins aux préjugés.
En général, bien que ces mécanismes existent pour prévenir les préjugés de l'IA à l'égard des populations LGBT, ils ne sont pas toujours efficaces dans la pratique. Les développeurs doivent continuer à travailler dur pour que leurs algorithmes traitent tout le monde équitablement et sans préjugés.Ce faisant, nous pouvons créer une société plus juste et plus équitable où chacun aura accès aux avantages de cette nouvelle technologie passionnante.
Quels sont les mécanismes pratiques en place pour détecter, prévenir et atténuer les biais d'IA à l'égard des populations LGBT et dans quelle mesure sont-ils efficaces dans la pratique ?
Le biais de l'IA se réfère à un phénomène où les systèmes d'IA présentent un comportement injuste à l'égard de certains groupes de personnes en fonction de leurs caractéristiques, telles que le sexe, la race, l'orientation sexuelle, etc. L'identification du biais de l'IA nécessite la collecte de données provenant de diverses sources et leur analyse afin de déterminer s'il existe des schémas pouvant indiquer une discrimination. La prévention des biais de l'IA implique l'utilisation de méthodes telles que l'audit algorithmique et la formation à la diversité pour les développeurs.