Les biais historiques faussent les modèles statistiques dans la prise de décision. Comment pouvez-vous garantir des résultats impartiaux ?
Le biais historique dans les modèles statistiques constitue un défi important dans la prise de décision. Lorsque des données passées, qui peuvent contenir des biais systémiques, sont utilisées pour éclairer les décisions futures, il y a un risque de perpétuer ces biais. Par exemple, si un modèle d’embauche est construit sur des données historiques où certains groupes étaient sous-représentés, il peut désavantager injustement les candidats de ces groupes. Pour garantir des résultats impartiaux, il est crucial d’identifier et de corriger ces biais dans les données et les modèles qui les utilisent. Cela implique une combinaison de solutions techniques, telles que des techniques d’équité algorithmique, et un engagement organisationnel envers la diversité et l’inclusion.