biais algorithmique
Authored by Said ANDALOUSSI
Information Technology (IT)
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5 questions
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1.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
Une étude du MIT (2018) a révélé que les systèmes de reconnaissance faciale font plus de 30 % d’erreurs pour les femmes à peau foncée, contre moins de 1 % pour les hommes blancs.
👉 À votre avis, pourquoi ce problème ne peut-il pas être résolu uniquement par la technologie ?
A. Biais dans les données
B. Manque de diversité
C. Problème uniquement technique
D. Besoin de règles éthiques
E. Approche combinée
2.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
L’OCDE (2023) indique que les biais algorithmiques sont souvent dus à des données incomplètes ou non représentatives.
👉 À votre avis, pourquoi est-ce difficile à éviter ?
A. Données peu diversifiées
B. Manque d’accès aux données
C. IA neutre par défaut
D. Pas de cadre légal
E. Réalité sociale biaisée
3.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
Selon l’OMS (2021), certains systèmes d’IA médicale entraînés sur des données limitées peuvent produire des diagnostics erronés.
👉 À votre avis, qui est le plus exposé à ces erreurs ?
A. Femmes
B. Populations marginalisées
C. Patients bien suivis
D. Enfants
E. Non-représentés
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Stanford (2020) révèle que des IA de recrutement ont exclu automatiquement des femmes ou minorités.
👉 À votre avis, qui doit agir contre ce type de discrimination ?
A. Développeurs
B. Employeurs
C. État
D. Candidats
E. Tous
5.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
L’UE (2022) recommande des audits éthiques pour les IA à haut risque.
👉 À votre avis, pourquoi est-ce nécessaire ?
A. Transparence
B. Confiance du public
C. Progrès plus rapide
D. Contrôle indépendant
E. Risque social élevé
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