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L'IA peut être biaisée à cause de la complexité du monde réel — a group of people standing next to each other

L'IA peut être biaisée à cause de la complexité du monde réelCEFR A2

6 déc. 2025

Adapté de Unknown author, Futurity CC BY 4.0

Photo de Jr Korpa, Unsplash

Adaptation de l’article original assistée par IA, simplifiée pour les apprenants en langues.

Les outils d'intelligence artificielle se développent rapidement et touchent de nombreuses personnes. En avril, ChatGPT d'OpenAI a atteint un milliard d'utilisateurs actifs par semaine. En même temps, des rapports ont montré que des IA biaisées pouvaient causer des problèmes.

Des chercheurs de l'Université du Texas à Austin ont analysé de nombreux algorithmes signalés comme biaisés, issus d'un dépôt public d'incidents. Ils expliquent qu'une cause importante du biais est l'incapacité des modèles à représenter des situations réelles et complexes.

Ils donnent des exemples : estimer l'âge d'un os sur une radiographie sans méthode claire, traiter des opinions des réseaux sociaux comme des faits, ou remplacer des visites d'infirmières par des décisions automatiques qui ont privé des personnes handicapées d'aide pour manger et se laver. Les chercheurs recommandent d'ouvrir les boîtes noires et d'impliquer plus de personnes.

Mots difficiles

  • intelligence artificielleProgrammes informatiques qui imitent la pensée humaine.
  • utilisateurPersonne qui utilise un service ou un outil.
    utilisateurs
  • biaiséQui favorise un résultat injuste ou incorrect.
    biaisées, biaisés
  • algorithmeSuite d'instructions pour résoudre un problème.
    algorithmes
  • représenterMontrer ou modéliser une chose ou une situation.
  • boîte noireSystème dont le fonctionnement interne est caché.
    boîtes noires

Astuce : survolez, mettez le focus ou touchez les mots en surbrillance dans l’article pour voir des définitions rapides pendant que vous lisez ou écoutez.

Questions de discussion

  • As-tu déjà utilisé un outil d'intelligence artificielle ? Lequel ?
  • Que penses-tu d'ouvrir les boîtes noires des modèles ?
  • Pourquoi impliquer plus de personnes peut aider à réduire les biais ?

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