Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Équité Algorithmique
Principes et méthodes pour garantir que les systèmes IA traitent tous les individus de manière juste et non discriminatoire.
Transparence et Interprétabilité
Capacité à comprendre et expliquer les décisions des modèles d'IA pour assurer la confiance et la responsabilité.
Biais de Données
Identification et correction des distorsions présentes dans les jeux d'entraînement qui peuvent affecter les performances équitables des modèles.
Audit Algorithmique
Processus systématique d'évaluation des systèmes IA pour détecter les biais et vérifier leur conformité éthique.
Responsabilité et Redevabilité
Mécanismes pour attribuer la responsabilité des décisions automatisées et garantir des recours en cas d'erreur ou de préjudice.
Vie Privée et Protection des Données
Techniques et politiques pour protéger les informations personnelles dans les systèmes d'IA tout en maintenant leur efficacité.
Justice Procédurale
Étude des équités des processus de décision algorithmique au-delà des seuls résultats finaux.
Éthique par Conception
Intégration proactive des considérations éthiques dès la phase de conception des systèmes d'IA.
Discrimination Algorithmique
Analyse des mécanismes par lesquels les systèmes IA peuvent perpétuer ou amplifier des inégalités existantes.
Gouvernance de l'IA
Cadres réglementaires et politiques pour superviser le développement et le déploiement responsable des technologies IA.
Évaluation d'Impact Éthique
Méthodologies pour anticiper et évaluer les conséquences éthiques des systèmes IA avant leur mise en production.
Robustesse Éthique
Capacité des systèmes IA à maintenir des comportements éthiques face aux attaques adverses ou aux conditions imprévues.
Droits Numériques et IA
Étude des implications de l'IA sur les droits fondamentaux des individus dans l'environnement numérique.
Surveillance Éthique
Mécanismes de monitoring continu pour garantir le maintien des standards éthiques tout au long du cycle de vie des systèmes IA.
Biais de Modèle
Identification et mitigation des distorsions introduites par les architectures et algorithmes d'apprentissage eux-mêmes.