Biais algorithmique
Réponse directe
Une tendance systématique produisant des résultats déséquilibrés ou injustes.
Explication détaillée
Les biais peuvent venir des données, des objectifs, de la conception ou du contexte d’utilisation. Leur évaluation dépend des populations et des conséquences réelles du système.
Exemple
Un outil entraîné sur des exemples peu représentatifs fonctionne moins bien pour certains groupes.
Analogie
Une balance mal réglée qui décale toutes les mesures dans la même direction.
Erreurs fréquentes
Croire qu’un modèle est neutre parce que ses calculs sont mathématiques.
Termes liés
Dernière mise à jour : 22/07/2026 · Rédaction : Alban Speckaert