Comment éviter qu’un robot traite différemment des personnes sans justification ?

Réponse rapide

Pour éviter un traitement injustifié, on définit la finalité, mesure les écarts entre groupes et scénarios, limite les variables sensibles ou leurs proxys et prévoit une revue humaine des cas ambigus.

Chercher les biais

Couverture, qualité d’annotation et erreurs sont comparées selon situations pertinentes. Une moyenne globale peut cacher une performance très différente pour certains usagers.

Relier la décision à la mission

Les variables retenues doivent avoir une justification opérationnelle et être proportionnées. Seuils, abstention et règles de recours sont évalués avant déploiement.

Corriger les écarts

Audits, retours, incidents et mises à jour sont documentés. Un écart important déclenche limitation ou suspension, pas seulement un ajustement cosmétique.

Sources et références

  1. [1] Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) — NIST

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