(Q4129)
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9 March 2020
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8 recommendations: Déployer des bonnes pratiques pour prévenir la diffusion de biais algorithmiques (chartes internes, diversité des équipes)
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| Former les technicien · nes et ingénieur ·es aux risques de biais, et améliorer la connaissance citoyenne des risques et opportunités de l'IA |
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| Tester les algorithmes avant utilisation en s’inspirant des études cliniques des médicaments
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|Adopter une démarche d’équité active autorisant l’usage de variables sensibles dans le strict but de mesurer les biais et d’évaluer les algorithmes
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|Mettre à disposition des bases de données de test publiques pour permettre aux entreprises d’évaluer les biais de leur méthodologie
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Être plus exigeant· e pour les algorithmes ayant un fort impact sur les personnes (droits fondamentaux, sécurité, accès aux services essentiels)
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Soutenir l’émergence de labels pour renforcer la confiance du citoyen·e dans les usages critiques et accélérer la diffusion des algorithmes bénéfiques
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Donner à la puissance publique une capacité d’audit des algorithmes à fort impact
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