Difference between revisions of "Algorithmes :contrôle des biais S.V.P. (Q4129)"
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(Created claim: quote (P203): |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) |
(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) | ||
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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) | ||
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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 | ||
| Property / quote: Soutenir l’émergence de labels pour renforcer la confiance du citoyen·e dans les usages critiques et accélérer la diffusion des algorithmes bénéfiques / rank | |||
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| + | Donner à la puissance publique une capacité d’audit des algorithmes à fort impact | ||
| Property / quote: Donner à la puissance publique une capacité d’audit des algorithmes à fort impact / rank | |||
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| Property / see also: Algorithmes : biais, discrimination et équité / rank | |||
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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 |
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| English |
Algorithmes :contrôle des biais S.V.P.
|
Institut Montaigne's report published in March 2020 (in French)
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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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