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biais
Un rapport indispensable pour suivre les évolutions de l'IA et comprendre son actualité. Les USA et la Chine sont loin devant dans ce secteur, depuis la recherche jusqu'à la réalisation concrète. Les problèmes de biais sont toujours très importants même si l'éthique et la compréhensibilité des modèles devient un sujet majeur.
Est-il réellement efficace de chercher à corriger les biais des algorithme ou devons nous plutôt nous interroger sur la nature même de ces algorithmes ?
En statistique on sait depuis longtemps que tout échantillons comporte des biais car il ne peut être complètement représentatif de la population source. Avec le Machine Learning ces biais sont amplifiés.
Le problème avec l'IA est qu'elle reflète beaucoup la pensée de ses créateurs et qu'il ne suffit pas d'attendre "que cela soit mieux" pour la faire évoluer.