Réponse rapide
L’équité d’un système vocal se mesure en comparant erreurs, délais et résultats pour groupes et conditions pertinents. Transcription, compréhension et action sont évaluées séparément, puis les écarts guident les corrections.
Définir les situations concernées
Accents, âges, genres, niveaux de voix, langues, handicaps et environnements sont représentés avec consentement. Les groupes ne sont pas réduits à une moyenne qui ferait disparaître un écart important.
Localiser l’écart
Signal acoustique, transcription, intention, cible et exécution ont leurs propres métriques. Une erreur de microphone ne se corrige pas avec un seuil de décision.
Rejouer après correction
Données, placement, modèle, interface ou seuils sont modifiés selon la cause. Les mêmes scénarios sont rejoués après chaque changement et les régressions restent visibles.
Sources et références
- [1] AI Risk Management Framework — NIST