Dans diverses disciplines, un biais est une erreur systématique ou une simplification abusive.
vignette|L'interprétation des formes aléatoires apparaissant à la surface de la Lune constitue un exemple courant de biais perceptuel causé par la paréidolie (processus tendant à discerner une forme familière parmi des formes aléatoires).
Les biais peuvent être transmis implicitement avec le contexte culturel. Un individu peut notamment développer un biais en faveur ou à l'encontre d'un autre individu, d'un groupe ethnique, d'une identité de sexe ou de genre, d'une nation, d'une religion, d'une classe sociale, d'un parti politique, d'une théorie, d'une idéologie ou d'une espèce. « Biaisé » signifie unilatéral, manquant de neutralité de point de vue ou d'ouverture d'esprit. Les biais peuvent prendre de nombreuses formes et sont associés aux préjugés et à l'intuition.
En science et technique, un biais est une erreur de mesure. Un biais statistique peut résulter d'un échantillonnage déséquilibré d'une population, ou d'un procédé d'évaluation qui ne donne pas un résultat précis en moyenne.
Biais cognitif
Un biais cognitif est un faux-pas récurrent dans la réflexion, l'évaluation, la mémorisation ou d'autres processus cognitifs. C'est-à-dire un schéma suivant lequel apparaissent des déviations par rapport aux normes en matière de jugement, ces déviations pouvant amener à créer des inférences de manière déraisonnable.
Les individus créent leur propre « réalité sociale subjective » à partir de leurs propres perceptions, leur vision du monde peut dicter leur comportement. Ainsi, les biais cognitifs peuvent parfois conduire à une distorsion perceptuelle, à un jugement inexact, à une interprétation illogique ou à ce que l’on appelle généralement l'irrationalité. Cependant, certains biais cognitifs sont considérés comme adaptatifs et peuvent donc conduire au succès dans la situation appropriée. En outre, les biais cognitifs peuvent permettre des choix plus rapides lorsque la vitesse a plus de valeur que la précision.
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This course is neither an introduction to the mathematics of statistics nor an introduction to a statistics program such as R. The aim of the course is to understand statistics from its experimental d
Through a combination of lectures, seminar, and practical workshops, this course serves as an introduction to critical digital humanities and algorithmic critique, and is specifically tailored for res
Discrete mathematics is a discipline with applications to almost all areas of study. It provides a set of indispensable tools to computer science in particular. This course reviews (familiar) topics a
Ce cours décrit les principaux concepts physiques utilisés en astrophysique. Il est proposé à l'EPFL aux étudiants de 2eme année de Bachelor en physique.
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vignette|Lorsqu'il s'agit de prendre une décision, il est bon de savoir que des situations différentes nécessitent une approche différente. Il n'y a pas de façon unique de penser/d'agir. la plupart du temps, nous errons dans l'espace du désordre, sans savoir ce qui se passe, sans savoir comment agir. Dans ce cas, nous avons tendance à entrer dans l'espace avec lequel nous nous sentons le plus à l'aise et à commencer à agir. Lorsque vous avez trouvé le Saint Graal, la solution unique pour chaque problème, vous feriez mieux de faire attention.
Le biais de confirmation, également dénommé biais de , est le biais cognitif qui consiste à privilégier les informations confirmant ses idées préconçues ou ses hypothèses, ou à accorder moins de poids aux hypothèses et informations jouant en défaveur de ses conceptions, ce qui se traduit par une réticence à changer d'avis. Ce biais se manifeste chez un individu lorsqu'il rassemble des éléments ou se rappelle des informations mémorisées, de manière sélective, les interprétant d'une manière biaisée.
L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
We conduct two survey experiments to study which information people choose to consume and how it affects their beliefs. In the first experiment, respondents choose between optimistic and pessimistic article headlines related to the COVID-19 pandemic and ar ...
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We propose an interpretable model to score the subjective bias present in documents, based only on their textual content. Our model is trained on pairs of revisions of the same Wikipedia article, where one version is more biased than the other. Although pr ...
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There is a bias in the inference pipeline of most diffusion models. This bias arises from a signal leak whose distribution deviates from the noise distribution, creating a discrepancy between training and inference processes. We demonstrate that this signa ...