Bias

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Biais

Explorez le biais en IA : comprenez ses sources, son impact sur l'apprentissage automatique, des exemples concrets et des stratégies d'atténuation pour créer des systèmes d'IA équitables et fiables.

AI Bias Machine Learning +3
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Discrimination

La discrimination en IA fait référence au traitement injuste ou inégal d'individus ou de groupes en fonction de caractéristiques protégées telles que la race, le genre, l'âge ou le handicap. Cela résulte souvent de biais intégrés dans les systèmes d'IA lors de la collecte de données, du développement des algorithmes ou du déploiement, et peut avoir un impact significatif sur l'égalité sociale et économique.

AI Bias Discrimination +2
• 7 min read
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Garbage in, garbage out (GIGO)

Garbage In, Garbage Out (GIGO) souligne comment la qualité de la sortie d'une IA et d'autres systèmes dépend directement de la qualité des données d'entrée. Découvrez ses implications en IA, l'importance de la qualité des données et des stratégies pour limiter GIGO afin d'obtenir des résultats plus précis, équitables et fiables.

AI Data Quality Garbage In Garbage Out +3
• 3 min read
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IA et droits de l'homme

Découvrez comment l’intelligence artificielle influence les droits de l’homme, en équilibrant des bénéfices comme l’amélioration de l’accès aux services avec des risques tels que les atteintes à la vie privée et les biais. Apprenez-en plus sur les cadres internationaux, les défis réglementaires et l’importance d’un déploiement responsable de l’IA pour protéger les droits fondamentaux.

AI Human Rights Ethics +4
• 10 min read
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Sous-apprentissage

Le sous-apprentissage se produit lorsqu’un modèle d’apprentissage automatique est trop simpliste pour saisir les tendances sous-jacentes des données sur lesquelles il est entraîné. Cela conduit à de mauvaises performances aussi bien sur les données inconnues que sur les données d’entraînement, souvent en raison d’un manque de complexité du modèle, d’un entraînement insuffisant ou d’une sélection de caractéristiques inadéquate.

AI Machine Learning Model Training +2
• 6 min read

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