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Liste de résultats

• '''Discussion des Biais''' : * Après avoi … '''Discussion des Biais''' :</br></br>* Après avoir fait les prédictions, discutez des résultats en groupe.</br>* Parlez des stéréotypes et des biais implicites qui ont pu influencer les prédictions.</br>* Expliquez que les IA, entraînées sur des données biaisées, peuvent reproduire et amplifier ces biais.peuvent reproduire et amplifier ces biais.  +
• '''Exemples Réels''' : * Donnez des exemp … '''Exemples Réels''' :</br></br>* Donnez des exemples réels de biais dans les systèmes d'IA, comme les biais dans les algorithmes de recrutement ou de reconnaissance faciale.</br>* Discutez des risques de ces biais, comme la discrimination et les décisions injustes.</br></br>Exemple de la mariée : si on demande à un participant de visualisé une image de mariée, on a de grandes chances qu'il la visualise : en robe blanche. Mais dans notre multiculturalisme, la mariée n'est pas toujours en robe blanche. L'IA va reproduire ce biais, car elle a un regard très occidentaliais, car elle a un regard très occidental  +
• '''Règles du Jeu''' : * Divisez les parti … '''Règles du Jeu''' :</br></br>* Divisez les participants en groupes.</br>* Chaque groupe reçoit un ensemble de cartes de profil et doit faire des prédictions basées sur des critères donnés.</br>* Encouragez les groupes à discuter de leurs choix et des raisons derrière leurs prédictions.et des raisons derrière leurs prédictions.  +
• Encouragez les participants à réfléchir sur les moyens de réduire les biais dans les données d'entraînement et les algorithmes. Parlez des bonnes pratiques comme la diversification des données et l'audit régulier des systèmes d'IA.  +
• L'âge, le sexe, la profession, une image … L'âge, le sexe, la profession, une image type (générer par l'IA par exemple)</br></br></br>Prévoir 15 profils type  ; soyez large dans vos profils </br></br>"Femme, 30 ans, ingénieure" ; </br></br>"Homme, 45 ans, médecin" ;</br></br>"Non Binaire, 21 ans, artisan" ;</br></br>"Femme,43 ans, Fabmangeuse";</br></br>"Femme, 25 ans, Garagiste" ;</br></br>"Homme, 56 ans, Sage-femme (ou maïeuticien)" ;</br></br></br>Préparez un scenario où une IA doit faire des prédictions.</br></br>Trouver une personne pour un poste.</br></br>Qui va recevoir une promotion. un poste. Qui va recevoir une promotion.  +