Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Biais de confirmation
Tendance cognitive à rechercher, interpréter et privilégier les informations qui confirment les croyances ou hypothèses préexistantes, influençant ainsi la collecte et l'étiquetage des données. Ce biais peut renforcer les stéréotypes existants dans les modèles d'IA.
Biais de survivance
Erreur logique consistant à se concentrer sur les éléments ayant réussi ou survécu à un processus de sélection, en ignorant ceux qui ont échoué. Dans l'IA, ce biais survient lorsque les données disponibles ne représentent que les cas réussis.
Biais de collecte
Distorsion systématique introduite pendant la phase de collecte des données, souvent due à des contraintes logistiques, géographiques ou temporelles. Ce biais influence la composition finale du jeu de données d'entraînement.
Biais de notation
Incohérence systématique dans l'évaluation ou l'étiquetage des données par différents annotateurs ou selon différentes conditions temporelles. Ce biais affecte directement la qualité des labels utilisés pour l'apprentissage supervisé.
Biais d'attribution
Distorsion dans l'assignation des causes ou des caractéristiques aux observations, conduisant à des corrélations spurious ou des relations causales incorrectes. Ce biais affecte l'interprétabilité et la fiabilité des modèles.
Biais de contextualisation
Distorsion résultant de l'interprétation des données hors de leur contexte original ou avec des cadres de référence inappropriés. Ce biais est particulièrement critique dans les applications traitant de données culturelles ou sociales.
Surapprentissage sur données biaisées
Phénomène où un modèle apprend non seulement les patterns utiles mais aussi les biais présents dans les données d'entraînement, les amplifiant dans ses prédictions. Ce problème compromet à la fois la performance et l'équité du modèle.
Parité des cotes
Critère d'équité exigeant que les taux de vrais positifs et de faux positifs soient égaux entre différents groupes démographiques. Cette mesure assure une performance prédictive consistante indépendamment des caractéristiques des groupes.