Détection des biais

La détection des biais regroupe les méthodes et outils utilisés pour identifier, mesurer et surveiller des schémas injustes ou discriminatoires dans les systèmes d'IA. Si les biais sont souvent discutés au prisme des données d'entraînement, une détection efficace doit couvrir plusieurs sources : biais historiques présents dans les jeux de données, biais de mesure liés à la collecte des variables, biais algorithmiques introduits par des choix de conception du modèle, et biais de déploiement qui émergent lorsque le système interagit avec des populations réelles. La détection des biais n'est pas une activité ponctuelle avant lancement, mais une exigence opérationnelle continue sur tout le cycle de vie.

Le EU AI Act impose aux fournisseurs de systèmes d'IA à haut risque de mettre en place des pratiques de gouvernance des données appropriées, incluant l'examen des biais possibles (article 10). Les exigences de gestion des risques (article 9) imposent d'identifier les risques liés à l'impact du système sur les droits fondamentaux, ce qui inclut directement des résultats discriminatoires. Pour les déployeurs utilisant l'IA dans des contextes couverts par les exigences d'évaluation de l'impact sur les droits fondamentaux (FRIA), la surveillance des biais devient encore plus critique. Au-delà de la conformité réglementaire, les biais dans des systèmes d'IA à haut risque (scoring de crédit, recrutement, tarification d'assurance) peuvent entraîner une responsabilité juridique importante, des dommages réputationnels et des préjudices pour les personnes concernées.

Plusieurs types de biais peuvent être détectés. Le biais statistique survient lorsque les prédictions d'un modèle s'écartent systématiquement de la vérité pour certains groupes, souvent mesuré via des métriques comme la parité démographique ou les equalized odds. Le biais de représentation apparaît lorsque les données d'entraînement sous-représentent ou représentent mal certains groupes, ce qui dégrade les performances pour ces populations. Le biais de mesure survient lorsque les variables ou labels utilisés capturent des phénomènes différents selon les groupes, par exemple lorsque des historiques d'arrestations servent de proxy pour un comportement criminel. Le biais historique reflète des inégalités sociétales présentes dans des données qui décrivent fidèlement un monde biaisé, comme des disparités de genre dans des décisions de recrutement passées. Le biais d'agrégation apparaît lorsqu'un modèle unique est appliqué à des groupes dont les distributions diffèrent, alors qu'ils seraient mieux servis par des modèles distincts.

Mettez en place la détection des biais à plusieurs étapes : préparation des données, entraînement, tests pré-déploiement et surveillance en production. Définissez des métriques d'équité adaptées à votre cas d'usage et aux caractéristiques protégées pertinentes dans votre juridiction. Documentez votre méthodologie de test des biais, les résultats et les actions correctives dans la documentation technique de l'annexe IV. Enfin, distinguez les tests ponctuels de la surveillance continue : des biais peuvent apparaître ou évoluer lorsque les distributions de population changent au fil du temps. Définissez des seuils qui déclenchent revue et remédiation lorsque les métriques de biais dépassent des limites acceptables.