Éthique et équité dans l’apprentissage automatique

Cette séance de cours explore les implications éthiques du déploiement d’algorithmes d’apprentissage automatique dans des applications réelles, en soulignant l’importance de considérer l’équité. L’instructeur souligne comment les algorithmes peuvent perpétuer la discrimination dans les processus décisionnels, en particulier dans des domaines tels que l’éducation, l’emploi et les soins de santé. La séance de cours souligne la nécessité de faire preuve de prudence et de sensibilisation parmi les futurs ingénieurs logiciels et les scientifiques des données, car les décisions prises par les algorithmes peuvent ne pas être équitables en soi. À travers des exemples tels que la couverture de livraison le jour même d’Amazon et l’impact des disparités démographiques dans les pipelines d’apprentissage automatique, la séance de cours suscite une réflexion critique sur les implications éthiques de la prise de décision algorithmique. Il explore également différents critères déquité dans la classification statistique, tels que lindépendance, la séparation et la suffisance, pour évaluer et traiter les biais dans les modèles dapprentissage automatique.