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Veuillez expliquer ce qu'est le "biais algorithmique"
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Le biais algorithmique décrit des erreurs systématiques et reproductibles dans un système informatique qui créent des résultats «injustes», tels que «privilégier» une catégorie par rapport à une autre de manière différente de la fonction prévue de l'algorithme.
Un biais peut résulter de nombreux facteurs, y compris, mais sans s'y limiter, la conception de l'algorithme ou l'utilisation involontaire ou imprévue ou les décisions relatives à la manière dont les données sont codées, collectées, sélectionnées ou utilisées pour former l'algorithme. Par exemple, un biais algorithmique a été observé dans les résultats des moteurs de recherche et les plateformes de médias sociaux. Ce biais peut avoir des impacts allant de violations involontaires de la vie privée au renforcement des préjugés sociaux de race, de sexe, de sexualité et d'ethnicité. L'étude du biais algorithmique concerne surtout les algorithmes qui reflètent une discrimination « systématique et injuste ». Ce biais n'a été abordé que récemment dans des cadres juridiques, tels que le règlement général sur la protection des données de l'Union européenne (2018) et la proposition de loi sur l'intelligence artificielle (2021).
Alors que les algorithmes élargissent leur capacité à organiser la société, la politique, les institutions et le comportement, les sociologues se sont préoccupés de la manière dont la sortie et la manipulation imprévues des données peuvent avoir un impact sur le monde physique. Parce que les algorithmes sont souvent considérés comme neutres et impartiaux, ils peuvent projeter de manière inexacte une plus grande autorité que l'expertise humaine (en partie à cause du phénomène psychologique de biais d'automatisation), et dans certains cas, le recours aux algorithmes peut déplacer la responsabilité humaine de leurs résultats. Les préjugés peuvent entrer dans les systèmes algorithmiques en raison d'attentes culturelles, sociales ou institutionnelles préexistantes ; en raison des limitations techniques de leur conception ; ou en étant utilisé dans des contextes imprévus ou par des publics qui ne sont pas pris en compte dans la conception initiale du logiciel.
Le biais algorithmique a été cité dans des cas allant des résultats des élections à la propagation de discours de haine en ligne. Il est également apparu dans la justice pénale, les soins de santé et l'embauche, aggravant les préjugés raciaux, socio-économiques et sexistes existants. L'incapacité relative de la technologie de reconnaissance faciale à identifier avec précision les visages à la peau plus foncée a été liée à de multiples arrestations injustifiées d'hommes noirs, un problème résultant d'ensembles de données déséquilibrés. Les problèmes de compréhension, de recherche et de découverte des biais algorithmiques persistent en raison de la nature exclusive des algorithmes, qui sont généralement traités comme des secrets commerciaux. Même lorsqu'une transparence totale est assurée, la complexité de certains algorithmes constitue un obstacle à la compréhension de leur fonctionnement. De plus, les algorithmes peuvent changer ou répondre aux entrées ou aux sorties d'une manière qui ne peut pas être anticipée ou facilement reproduite pour l'analyse. Dans de nombreux cas, même au sein d'un site Web ou d'une application unique, il n'y a pas un seul "algorithme" à examiner, mais un réseau de nombreux programmes et entrées de données interdépendants, même entre les utilisateurs du même service.