Difference between revisions of "Algorithmes :contrôle des biais S.V.P. (Q4129)"
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(Created claim: official website (P15): https://www.institutmontaigne.org/ressources/pdfs/publications/algorithmes-controle-des-biais-svp.pdf) |
(Created claim: see also (P12): Algorithmes : biais, discrimination et équité (Q3890)) |
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| + | Algorithmes :contrôle des biais S.V.P. | ||||||||||||||
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| + | Institut Montaigne's report published in March 2020 (in French) | ||||||||||||||
| Property / official website: https://www.institutmontaigne.org/ressources/pdfs/publications/algorithmes-controle-des-biais-svp.pdf / qualifier | |||||||||||||||
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| Property / official website: https://www.institutmontaigne.org/ressources/pdfs/publications/algorithmes-controle-des-biais-svp-resume.pdf / qualifier | |||||||||||||||
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| Property / official website: https://www.institutmontaigne.org/publications/algorithmes-controle-des-biais-svp / rank | |||||||||||||||
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| + | 9 March 2020
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| Property / date: 9 March 2020 / rank | |||||||||||||||
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| + | 8 recommendations: Déployer des bonnes pratiques pour prévenir la diffusion de biais algorithmiques (chartes internes, diversité des équipes) | ||||||||||||||
| Property / quote: 8 recommendations: Déployer des bonnes pratiques pour prévenir la diffusion de biais algorithmiques (chartes internes, diversité des équipes) / rank | |||||||||||||||
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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 | | ||||||||||||||
| Property / quote: | Former les technicien · nes et ingénieur ·es aux risques de biais, et améliorer la connaissance citoyenne des risques et opportunités de l'IA | / rank | |||||||||||||||
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| + | | Tester les algorithmes avant utilisation en s’inspirant des études cliniques des médicaments | ||||||||||||||
| Property / quote: | Tester les algorithmes avant utilisation en s’inspirant des études cliniques des médicaments / rank | |||||||||||||||
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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 | ||||||||||||||
| Property / quote: |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 / rank | |||||||||||||||
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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 | ||||||||||||||
| Property / quote: |Mettre à disposition des bases de données de test publiques pour permettre aux entreprises d’évaluer les biais de leur méthodologie / rank | |||||||||||||||
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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) | ||||||||||||||
| Property / quote: Être plus exigeant· e pour les algorithmes ayant un fort impact sur les personnes (droits fondamentaux, sécurité, accès aux services essentiels) / rank | |||||||||||||||
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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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Latest revision as of 11:30, 12 March 2020
Institut Montaigne's report published in March 2020 (in French)
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English |
Algorithmes :contrôle des biais S.V.P.
|
Institut Montaigne's report published in March 2020 (in French)
|
Statements
full report
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summary
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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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