Les algorithmes de machine learning peuvent produire des résultats biaisés, ce qui peut être injuste et offensant pour certaines personnes. Dans cet article, Alexei Dulub, fondateur et PDG de PixelPlex, partage les règles et les solutions essentielles pour minimiser les biais dans les algorithmes de machine learning.

Les algorithmes de machine learning sont de plus en plus utilisés pour résoudre différents problèmes, mais ils peuvent parfois produire des résultats biaisés. Cela peut être très injuste et offensant pour certaines personnes, comme cela a été le cas avec ChatGPT, un outil de traitement du langage naturel qui a choisi « homme blanc » comme réponse correcte pour une fonction de code visant à déterminer si une personne est un programmeur qualifié en fonction de sa race et de son genre. Dans cet article, je partagerai les règles et solutions essentielles pour minimiser les biais dans les algorithmes de machine learning. La première règle consiste à assurer une collecte de données appropriée. Vous devez comprendre clairement les données exactes et leurs caractéristiques requises pour l'entraînement correct de votre module de machine learning. La collecte de données doit être guidée par un expert du domaine d'application de l'algorithme. Il est également essentiel d'utiliser l'analyse exploratoire des données (EDA) pour comprendre la structure, les propriétés et les anomalies possibles de l'ensemble de données collectées avant de l'appliquer à l'algorithme. La deuxième règle consiste à choisir le modèle d'apprentissage approprié. Il existe différents types d'approches d'apprentissage pour construire un algorithme de machine learning, comme l'apprentissage supervisé, non supervisé, semi-supervisé, auto-supervisé, l'apprentissage par renforcement, le transfert d'apprentissage et l'apprentissage en ligne. Vous devez déterminer quelle approche ou combinaison convient le mieux à votre algorithme en fonction du type de problème qu'il résoudra, des données disponibles et du résultat souhaité. Par exemple, pour l'un de nos projets récents, nous avons utilisé une combinaison de transfert d'apprentissage et d'auto-supervision, ce qui nous a permis de réduire le temps d'apprentissage et de découvrir des modèles de données sans supervision constante. La troisième règle consiste à effectuer une évaluation des biais dans des conditions réelles. Même si un algorithme peut fonctionner correctement dans des conditions contrôlées, les applications du monde réel peuvent être imprévisibles. Vous devez tester votre algorithme de machine learning avec des données factuelles régulièrement pour détecter et corriger les biais avant qu'ils n'affectent négativement les utilisateurs. En conclusion, la prévention des biais ne doit jamais être négligée lors de la construction d'algorithmes de machine learning. En plus de ces règles, il existe également des outils spécifiques conçus pour détecter et corriger les biais, comme AI Fairness 360, IBM Watson OpenScale et Google Cloud AI Platform. En utilisant ces règles et solutions, nous pouvons minimiser les biais dans les algorithmes de machine learning et assurer une haute précision de sortie pour nos solutions.