एआई शब्दावली

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शब्द

Égalité des Cotes

Métrique d'équité qui requiert que les cotes de prédiction positive soient indépendantes du groupe démographique, conditionnellement à la vraie outcome.

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शब्द

Analyse de Contre-factuel

Technique d'interprétabilité qui évalue comment la prédiction d'un modèle changerait si certaines caractéristiques d'un individu, notamment son appartenance à un groupe, étaient modifiées.

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शब्द

Prédictive Parity

Critère d'équité selon lequel la valeur prédictive positive doit être la même pour tous les groupes, assurant que les prédictions positives ont une fiabilité uniforme.

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शब्द

Adversarial Debiasing

Méthode de mitigation des biais utilisant un réseau de neurones adversaire pour apprendre des représentations de données invariantes par rapport à l'attribut sensible.

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शब्द

Calibration par Groupe

Processus d'ajustement des scores de probabilité d'un modèle pour s'assurer que les prédictions sont bien calibrées au sein de chaque sous-groupe démographique.

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शब्द

SHAP pour l'Équité

Application des valeurs SHAP (SHapley Additive exPlanations) pour quantifier et visualiser comment les caractéristiques sensibles contribuent aux prédictions discriminatoires d'un modèle.

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शब्द

Fonction de Perte Équitable

Modification de la fonction objectif d'un algorithme d'apprentissage pour y intégrer des pénalités ou des contraintes qui encouragent le respect de certaines métriques d'équité.

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शब्द

Proxy d'Attribut Sensible

Variable non sensible qui est fortement corrélée avec un attribut protégé (ex. code postal pour ethnie), pouvant être utilisée par le modèle pour perpétuer une discrimination indirecte.

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शब्द

Disparate Mistreatment

Forme de biais où les taux d'erreur de classification (faux positifs, faux négatifs) diffèrent de manière significative entre les groupes démographiques.

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शब्द

Reweighting

Technique de pré-traitement qui ajuste le poids de chaque exemple d'entraînement pour équilibrer la distribution des groupes et des outcomes, réduisant ainsi le biais du modèle.

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Indépendance Mutuelle

Critère d'équité formel qui exige que la prédiction du modèle soit statistiquement indépendante de l'attribut sensible, mesurable par l'information mutuelle.