Le biais algorithmique est un terme utilisé pour décrire la tendance des algorithmes ou des ensembles d'instructions utilisés pour prendre des décisions basées sur les données d'entrée, pour obtenir des résultats qui favorisent injustement certains groupes de personnes par rapport à d'autres. Cela peut se produire dans de nombreux contextes, y compris quand il s'agit de réseaux sociaux tels que Facebook et Twitter.
Par exemple, si l'algorithme est conçu pour recommander des posts basés sur l'activité des utilisateurs, il peut finir par recommander des posts des hommes directs et cisgenres plus souvent que des femmes ou des personnes LGBT. Cela peut créer une boucle de rétroaction lorsque les utilisateurs voient moins de messages de ces groupes marginaux, ce qui entraîne une interaction encore plus faible avec eux, ce qui renforce le biais de l'algorithme.
Cependant, quand il s'agit d'applications de rencontre, ce problème devient beaucoup plus insidieux. Les applications de rencontre reposent largement sur des algorithmes pour sélectionner les utilisateurs en fonction de leurs préférences, mais elles collectent également de nombreuses données personnelles sur les utilisateurs. Ces données peuvent inclure des éléments tels que l'âge, le sexe, l'orientation sexuelle, l'emplacement et même l'appartenance politique. En utilisant ces données, l'application peut essayer de prédire exactement quelles correspondances intéresseront les utilisateurs.
Cependant, si l'application est biaisée envers les personnes LGBT, elle peut leur montrer moins de partenaires potentiels qui partagent leur sexualité, ce qui peut limiter leurs possibilités et les frustrer.
Le problème va au-delà de la simple connaissance des applications. En fait, il a été découvert que le biais algorithmique pénètre dans de nombreux aspects de la vie quotidienne, des systèmes de recherche d'emploi aux points de crédit. Et même si certains de ces préjugés peuvent sembler bénins, ils peuvent avoir de graves conséquences pour les utilisateurs LGBT.
Par exemple, un algorithme qui favorise les utilisateurs directs dans un système de recherche d'emploi peut rendre difficile pour les personnes LGBT de trouver un emploi. De même, un algorithme qui discrimine les personnes transgenres dans la détermination de la solvabilité peut les rendre plus difficiles à obtenir des prêts ou d'autres formes d'aide financière.
L'un des moyens de lutter contre le biais algorithmique est d'apprendre les algorithmes eux-mêmes. Les systèmes d'apprentissage automatique peuvent être enseignés à reconnaître les schémas et à prendre des décisions sur la base de ces schémas, de sorte que les développeurs peuvent créer des programmes conçus pour minimiser les biais. Une autre option consiste à s'assurer que les données utilisées pour gérer ces algorithmes sont variées et représentatives de tous les groupes de personnes.
Enfin, les utilisateurs peuvent s'exprimer quand ils voient des cas de biais algorithmiques et les signaler aux entreprises responsables. En travaillant ensemble, nous pouvons créer un environnement en ligne plus équitable pour tous.
Comment le biais algorithmique répète-t-il la discrimination des utilisateurs LGBT hors ligne ?
Le biais algorithmique se réfère au processus par lequel les algorithmes informatiques sont programmés pour prendre des décisions qui peuvent être biaisées à l'égard de certains groupes de personnes en fonction de leur race, de leur sexe, de leur orientation sexuelle, de leur âge, de leur handicap ou d'autres facteurs. Dans le contexte des applications de rencontre en ligne, cela signifie que l'algorithme de l'application est plus susceptible de montrer aux utilisateurs LGBT moins de correspondances potentielles que les utilisateurs non LGBT, même s'ils ont des préférences et des intérêts similaires.