Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Test de Disparate Impact
Méthode statistique évaluant si un algorithme produit des résultats défavorables de manière disproportionnée pour certains groupes démographiques protégés.
Analyse de Parité
Évaluation quantitative mesurant si les taux de prédictions positives sont équivalents entre différents groupes démographiques dans les résultats d'un modèle IA.
Métrique de Biais
Indicateur quantitatif mesurant le niveau de discrimination ou d'inéquité présent dans les prédictions d'un système d'intelligence artificielle.
Validation Croisée Éthique
Technique d'évaluation itérative testant la robustesse d'un modèle face aux biais sur différents sous-ensembles de données représentatifs de populations variées.
Cartographie des Risques IA
Processus systématique d'identification, d'évaluation et de documentation des risques éthiques potentiels associés au déploiement d'un système d'IA.
Transparence Modélisation
Capacité à rendre compréhensibles les mécanismes internes, les données d'entraînement et les processus de décision d'un algorithme d'intelligence artificielle.
Explicabilité Modèle
Ensemble des techniques permettant d'interpréter et d'expliquer les prédictions individuelles d'un modèle d'IA de manière compréhensible pour les humains.
Surveillance Continue Biais
Système de monitoring permanent détectant l'émergence ou l'amplification de biais dans un modèle IA déployé en production.
Évaluation Impact Éthique
Analyse exhaustive des conséquences potentielles d'un système IA sur les droits humains, l'équité et l'inclusion avant et pendant son déploiement.
Gouvernance Algorithmique
Cadre organisationnel définissant les responsabilités, processus et contrôles pour assurer le développement et l'utilisation éthique des systèmes d'IA.
Certification Éthique IA
Processus formel de validation attestant qu'un système d'intelligence artificielle respecte les normes éthiques et les standards d'équité établis.
Auditabilité Système
Capacité d'un système IA à être examiné de manière approfondie et indépendante pour vérifier sa conformité aux exigences éthiques et réglementaires.
Analyse Sensibilité Biais
Évaluation systématique de la variation des performances et des biais d'un modèle face à des modifications des données d'entrée ou des hyperparamètres.
Score Équité
Indicateur composite quantifiant le niveau global d'équité d'un algorithme en agrégeant plusieurs métriques de biais et de discrimination.
Test de Calibration
Vérification statistique assurant que les probabilités prédites par un modèle correspondent aux fréquences réelles observées dans différents sous-groupes démographiques.